TIN TỨC & SỰ KIỆN
Tin tức   Thông báo   Sau đại học 10:54:24 Ngày 25/08/2020 GMT+7
Thông tin LATS của NCS Đào Thanh Tùng
Tên đề tài: Lựa chọn biến, số thành phần và ước lượng tham số bằng phương pháp VB cho các mô hình GLMM và MRDE-MN.

1. Họ và tên: Đào Thanh Tùng                                                    2. Giới tính: Nam

3. Ngày sinh: 05/11/1975                                                            4. Nơi sinh: Hà Tĩnh

5. Quyết định công nhận nghiên cứu sinh: Số 4438/QĐ-ĐHKHTN ngày 26/11/2015 của Hiệu trưởng Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - ĐHQGHN.

6. Các thay đổi trong quá trình đào tạo: Quyết định gia hạn số 2402/QĐ-ĐHKHTN ngày 02/8/2019 của Hiệu trưởng Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - ĐHQGHN.

7. Tên đề tài luận án: Lựa chọn biến, số thành phần và ước lượng tham số bằng phương pháp VB cho các mô hình GLMM và MRDE-MN.

8. Chuyên ngành: Lý thuyết xác suất và thống kê toán học          9. Mã số: 9460112.02

10. Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Trần Minh Ngọc; TS. Trần Mạnh Cường

11. Tóm tắt các kết quả mới của luận án:

- Luận án đề xuất thuật toán mới, nhanh nhằm thực hiện đồng thời việc lựa chọn biến và ước lượng tham số cho mô hình GLMM trong trường hợp nhiều biến.

- Luận án là công trình đầu tiên nghiên cứu mô hình MRDE-MN và đề xuất thuật toán thực hiện đồng thời ba mục tiêu là lựa chọn biến, xác định số thành phần và ước lượng tham số cho mô hình MRDE-MN.

Các thuật toán đề xuất trong luận án đã được đánh giá là có hiệu suất tốt thông qua thử nghiệm trên dữ liệu mô phỏng và dữ liệu thật.

12. Khả năng ứng dụng thực tiễn:

- Luận án đã xây dựng được hai thuật toán nhanh, có hiệu suất tốt, có thể áp dụng trong thực tiễn trên dữ liệu thật với mô hình GLMM và mô hình MRDE-MN.

- Các mô hình GLMM và MRDE-MN trong trường hợp nhiều biến đều rất khó giải quyết nhưng hai thuật toán đã xây dựng được trong luận án đều có khả năng thực hiện tốt, hiệu suất cao.

13. Các hướng nghiên cứu tiếp theo:

- Lựa chọn nhóm biến trong GLMM bằng cách sử dụng Lasso phạt nhóm.

- Lựa chọn biến được sắp xếp trong GLMM bằng cách sử dụng phạt tuyệt đối tổng hợp.

- Mở rộng phương pháp cho lựa chọn biến và lựa chọn số thành phần trong các mô hình trộn với mỗi thành phần là một mạng nơron.

14. Các công trình công bố liên quan đến luận án:

Dao Thanh Tung, Minh-Ngoc Tran, Tran Manh Cuong, Bayesian Adaptive Lasso with Variational Bayes for Variable Selection in High-dimensional Generalized Linear Mixed Models, Communications in Statistics – Simulations and Computations, 0, 1 – 14, 2018.

DOI: 10.1080/03610918.2017.1387663.

Dao Thanh Tung, Minh-Ngoc Tran, Flexible Multivariate Regression Density Estimation, Communications in Statistics – Theory and Methods, 2020, DOI: 10.1080/03610926.2020.1723633.

 Hà Phương
   In bài viết     Gửi cho bạn bè
  Từ khóa :
   Xem tin bài theo thời gian :
TRÊN WEBSITE KHÁC
THĂM DÒ DƯ LUẬN
Bạn sẽ thi vào trường đại học nào?
  • Khoa Quản trị Kinh doanh
  • Trường Đại học Khoa học Tự nhiên
  • Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn
  • Trường Đại học Ngoại ngữ
  • Trường Đại học Công nghệ
  • Trường Đại học Kinh tế
  • Trường Đại học Giáo dục
  • Khoa Luật
  • Khoa Quốc tế
  • Khoa Y Dược