TAILIEUCHUNG - Sử dụng mạng nơron nhân tạo Fuzzy Art để phân cụm dữ liệu

Mạng nơron mờ là một mạng nơron nhân tạo mà phối hợp của các khái niệm mờ, các luật suy diễn mờ với kiến trúc và việc học của các mạng nơron. Phân cụm dữ liệu là một công cụ quan trọng của khai thác dữ liệu và tìm ra tri thức trong một số lượng lớn dữ liệu. Fuzzy ART (Fuzzy Adaptive Resonance Theory) là một mạng nơron mờ mà giải quyết bài toán phân cụm dữ liệu tốt hơn các phương pháp phân cụm truyền thống. Trong nghiên cứu này, chúng tôi phân tích các ưu điểm của Fuzzy ART và hướng dẫn chọn các tham số của mô hình Fuzzy ART để giải bài toán phân cụm cho các tập dữ liệu đạt độ chính xác cao nhất. | Nông Thị Hoa và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 106(06): 49 - 53 SỬ DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO FUZZY ART ĐỂ PHÂN CỤM DỮ LIỆU Nông Thị Hoa1*, Hoàng Trọng Vĩnh2 1 Trường Đại học Công nghệ Thông tin & Truyền thông - ĐH Thái Nguyên 2 Công ty FPT software TÓM TẮT Mạng nơron mờ là một mạng nơron nhân tạo mà phối hợp của các khái niệm mờ, các luật suy diễn mờ với kiến trúc và việc học của các mạng nơron. Phân cụm dữ liệu là một công cụ quan trọng của khai thác dữ liệu và tìm ra tri thức trong một số lượng lớn dữ liệu. Fuzzy ART (Fuzzy Adaptive Resonance Theory) là một mạng nơron mờ mà giải quyết bài toán phân cụm dữ liệu tốt hơn các phương pháp phân cụm truyền thống. Trong nghiên cứu này, chúng tôi phân tích các ưu điểm của Fuzzy ART và hướng dẫn chọn các tham số của mô hình Fuzzy ART để giải bài toán phân cụm cho các tập dữ liệu đạt độ chính xác cao nhất. Các thực nghiệm được làm với 5 tập dữ liệu chuẩn trong cơ sở dữ liệu UCI để chứng minh tính hiệu quả của Fuzzy ART. Kết quả thực nghiệm cho thấy Fuzzy ART cho kết quả phân cụm với độ chính xác cao. Từ khóa: Fuzzy ART, ART, Fuzzy Neural Network, Fuzzy Set, Clustering GIỚI THIỆU* Phân cụm dữ liệu là một công cụ quan trọng của khai thác dữ liệu và tìm ra tri thức trong một số lượng lớn dữ liệu. Hơn nữa, phân cụm còn tổng hợp một số lượng lớn dữ liệu trong một số lượng nhỏ các nhóm nên phân cụm có ích cho cho việc hiểu một số lượng lớn dữ liệu. Một số phương pháp phân cụm truyền thống đã được đưa ra như K-mean [2], phân cụm phân cấp [3], và mô hình SOM [6] nhưng độ phức tạp tính toán của các phương pháp này khá lớn. Fuzzy ART [1] là một mạng nơron mờ có các ưu điểm gồm: Học dữ liệu huấn luyện cho đến khi thỏa mãn một điều kiện nhất định, có thể sinh ra nhóm mới mà không phá vỡ các nhóm đang tồn tại, dễ dàng lựa chọn các tham số của mạng. Do đó, Fuzzy ART phân cụm dữ liệu với độ chính xác cao và giảm đáng kể độ phức tạp tính toán. BÀI TOÁN PHÂN CỤM DỮ LIỆU Phát biểu bài toán Cho tập dữ liệu D. Mỗi dữ liệu I trong tập .

• Giáo dục học
• Mạng nơron mờ
• Mạng nơron nhân tạo Fuzzy Art
• Phân cụm dữ liệu
• Sử dụng mạng nơron nhân tạo Fuzzy Art
• Fuzzy Adaptive Resonance Theory
• Mạng nơron mờ đa tác động
• Lý thuyết tập mờ
• Hệ suy diễn mờ Mamdani
• Hệ suy diễn mờ Takagi Sugeno
• Hệ suy diễn mờ Tsukamoto
• Điều khiển mờ
• Mạng nơron
• Giáo trình Điều khiển mờ và mạng nơron
• Kỹ thuật điều khiển
• Bộ điều khiển mờ
• Mạng nơron nhân tạo
• Điều khiển mờ và mạng nơron
• Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển
• Tự động hóa
• Luật hợp thành mờ
• Hệ điều khiển mờ lai
• Mô hình cấu trúc mạng nơron
• Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp
• Hệ mờ nơron
• Phân loại bộ điều khiển mờ
• Kiến thức cơ sở của Hệ mờ
• Logic mờ
• Mô hình cơ sở điều khiển mờ
• Hệ mờ mạng nơron
• Ứng dụng hệ mờ
• Cơ sở hệ mờ
• Công nghệ tính toán mềm
• Nhập môn điều khiển mờ
• Ổn định tuyệt đối
• Mô hình mạng nơron Hopfield
• Lớp mạng nơron mở rộng
• Đánh giá ổn định phi tuyến bền vững
• Ứng dụng lý thuyết mờ và mạng Nơron
• Mờ và mạng Nơron
• Tiết kế bộ điều khiển
• Bộ điều tốc Turbine thủy lực
• Bộ ba thông số Kp
• Lôgic mờ
• Bộ điều khiển mở
• Điều khiển ước lượng
• Lý thuyết khả năng
• Nhập môn mạng nơ ron
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Bài toán điều khiển mờ
• mạng nơron RBF
• Đại số gia tử
• Min max mờ
• Mạng nơron min max mờ
• Tâm cụm dữ liệu
• Hiệu suất phân cụm của FMNN
• Hàm thuộc hyperbox mờ
• Bệnh gan mạn
• Chẩn đoán sớm ung thư gan
• Giá trị APRI
• Thuật toán học trong mạng nơron FMM
• Mạng perceptrons
• Mạng tuyến tính
• Báo cáo khoa học
• Công nghệ thông tin
• Bộ bù tĩnh
• Phân cụm bán giám sát mờ
• Phương pháp gieo hạt
• Mô hình SS FMM
• Thuật toán K Means
• Công nghệ mạng nơron mờ
• Bài toán phân lớp
• Cấu trúc mạng NEFCLASS
• Mạng máy tính
• Quản trị mạng
• Tạp chí khoa học
• Điều khiển mức nước bao hơi
• Bộ điều khiển mờ Nơron
• Mạng nơ ron nhân tạo
• Nhận dạng đối tượng điều khiển
• Ứng dụng mạng nơron
• Điều khiển hệ kín
• Điều khiển hệ mờ
• Mạng nơron thẳng
• Luật học lan truyền ngược
• Công nghệ nhiệt đới
• Ứng dụng mạng nơron nhân tạo
• Ăn mòn thép CT3
• Dự báo tốc độ ăn mòn khí quyển
• Công nghệ điện
• Hệ thống điện
• Cung cấp điện
• Bộ điều khiển thông minh
• Tạp chí khoa học và công nghệ
• Kiểm soát tiếng ồn
• Kiểm soát tiếng ồn tích cực
• Mạng nơron mờ loại 2
• Hệ thống kiểm soát tiếng ồn
• Các phương pháp điều khiển hiện đại
• Điều khiển hiện đại
• Phi tuyến của hệ mờ
• Có giám sát
• Không giám sát
• Bán giám sát
• Phương pháp lan truyền nhãn
• Phương pháp phân cụm bán giám sát