TAILIEUCHUNG - Ứng dụng phương pháp bình chọn các mô hình trí tuệ nhân tạo để phân loại hai lớp và đa lớp trong xây dựng

Bài viết sử dụng hai bộ dữ liệu về sự hóa lỏng đất (hai lớp) và lỗi sai trên thép tấm (đa lớp) để kiểm tra tính hiệu quả của mô hình đề xuất. Kết quả cho thấy mô hình voting vượt trội so với các mô hình so sánh khác trong việc phân loại dữ liệu. Trong đó, NBDT là mô hình voting tốt nhất khi phân loại bộ dữ liệu hai lớp () và SVM-DT cho hiệu suất làm việc tốt nhất khi phân loại bộ dữ liệu đa lớp (). | 146 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CITA 2020 CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC Ứng dụng phương pháp bình chọn các mô hình trí tuệ nhân tạo để phân loại hai lớp và đa lớp trong xây dựng Phạm Thị Phương Trang Danang of Technology and Education The University of Danang ptptrang@ Tóm tắt. Phân loại là một trong những nhiệm vụ quan trọng trong lĩnh vực xây dựng. Phân loại có hai dạng chính là phân loại hai lớp và đa lớp nhiều hơn hai lớp . Nếu phân loại chính xác các nhà quản lý có thể giảm thiểu tối đa mức độ rủi ro trong quá trình thực hiện công việc. Do đó việc tạo ra mô hình có thể dự báo đồng thời các bộ dữ liệu hai lớp và đa lớp với hiệu quả cao là mối quan tâm của các nhà nghiên cứu khoa học. Mục tiêu của bài báo là đề xuất phương pháp bình chọn voting để tạo nên mô hình tối ưu nhất giải quyết bài toán phân loại trong xây dựng. Mô hình voting được xây dựng từ ba mô hình phân loại trí tuệ nhân tạo đơn lẻ phổ biến đó là máy học vectơ hỗ trợ SVM Navie Bayes NB và Cây quyết định DT . Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng hai bộ dữ liệu về sự hóa lỏng đất hai lớp và lỗi sai trên thép tấm đa lớp để kiểm tra tính hiệu quả của mô hình đề xuất. Kết quả cho thấy mô hình voting vượt trội so với các mô hình so sánh khác trong việc phân loại dữ liệu. Trong đó NB- DT là mô hình voting tốt nhất khi phân loại bộ dữ liệu hai lớp và SVM-DT cho hiệu suất làm việc tốt nhất khi phân loại bộ dữ liệu đa lớp . Từ khóa Trí tuệ nhân tạo máy học vectơ hỗ trợ Navie Bayes cây quyết định. Abstract. Classification can be considered one of critical tasks in civil engineering. Classification problem includes two main forms - binary and multiclass classification more than two classes . Clearly with the accurate classification the managers can reduce a minimum of the level of risk in work progress. Therefore creating a model which predicts both binary classification and multiclass classification is the concern of researchers. The goal of the study is to propose .

• Cơ sở dữ liệu
• Mô hình trí tuệ nhân tạo
• Trí tuệ nhân tạo
• Máy học vectơ hỗ trợ
• Sự hóa lỏng đất
• Mô hình voting
• Bài giảng Trí tuệ nhân tạo
• Tìm kiếm theo heuristic
• Phương pháp biểu diễn tri thức
• Phân lớp
• Khí tượng thủy văn
• Chất lượng nước
• Lưu vực sông Nhuệ–Đáy
• Mô hình MIKE 11
• Mô hình trí tuệ nhân tạo AI
• Lập kế hoạch
• Bài toán lập kế hoạch
• Mô hình lập kế hoạch
• Công nghệ thông tin
• Thực thể AI
• Mô hình trách nhiệm hình sự
• Pháp luật hình sự
• Cách mạng công nghiệp lần thứ tư
• Luận án Tiến sĩ
• Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật
• Xây dựng Công trình thủy
• Lưu vực sông Ba
• Mô hình mô phỏng Trí tuệ nhân tạo
• Hồ chứa thủy điện
• Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật
• Hệ thống hồ chứa đa mục tiêu
• Mô hình tác tử trí tuệ nhân tạo
• Mô hình đa tác tử
• Bài toán ứng phó sóng thần
• Quản lý sóng thần
• Bài giảng Các hệ thống thông minh nhân tạo
• Hệ thống thông minh nhân tạo
• Mô hình tính toán hành vi con người
• Hệ thống tính toán hành xử một cách thông minh
• Tạp chí Khí tượng thủy văn
• Bài viết về môi trường
• Dự báo lưu lượng
• Hồ lưu vực sông Ba
• Mô hình mạng trí tuệ nhân tạo
• Mạng neuron tích chập
• Kĩ thuật học sâu
• Nền tảng Android
• Đường ống dẫn khí
• Mô hình Markov ẩn
• Mô hình cây quyết định
• Thuật toán EM
• Mô hình lai ghép
• Kết cấu bê tông cốt thép
• Bảo vệ cốt thép
• Quá trình ăn mòn cốt thép
• Kỷ yếu Hội thảo khoa học quốc gia
• Hội thảo khoa học Quản lý và hỗ trợ người học
• Giáo dục đại học
• Quản lý người học
• Quản lý sinh viên
• Quá trình thu dọn rác thải
• Ứng dụng trí tuệ nhân tạo
• Hệ thống thu gom rác
• Mô hình Robot chế tạo
• Hệ thống cảm biến laser
• Tạp chí Khoa học
• Mô hình sở hữu trí tuệ
• Đại học Hùng Vương
• Trường đại học
• Bộ Giáo dục và Đào tạo
• Giáo Trình trí tuệ nhân tạo
• mô hình hóa ngữ nghĩa
• ngôn ngữ tự nhiên
• công nghệ xử lý thông tin
• chiến lược tìm kiếm mù
• khoa học máy tính
• Kỹ thuật lập trình
• Hệ chuyên gia
• Hệ chuyên gia dựa trên luật
• Hệ chuyên gia dựa trên mô hình
• Mạng trí tuệ nhân tạo
• Dự báo dòng chảy
• Sông Nậm Mức
• Thủy điện Nậm Mức
• quản lý nguồn nước lưu vực sông
• Khai thác mỏ
• Khai thác mỏ lộ thiên
• Dự báo chấn động nổ mìn
• Vận hành hệ thống hồ chứa
• Quy hoạch động
• Mạng nơ ron nhân tạo
• Nghiên cứu mô hình mô phỏng
• Nâng cao hiệu quả vận hành hệ thống
• Áp suất vỡ vỉa
• Mô hình dự đoán áp suất
• Hệ số Poisson
• Mô đun khối
• Mô đun Young
• Phân tích trực tiếp
• Kết cấu giàn
• Ước lượng khả năng chịu tải
• Giàn phi tuyến
• Xây dựng mô hình học sâu