Tên đề tài:
Một số mở rộng của hệ suy diễn mờ phức cho bài toán hỗ trợ ra quyết định
Ngành:
Khoa học máy tính
Tóm tắt nội dung tài liệu:
Luận án Tiến sĩ tập trung nghiên cứu và ứng dụng hệ suy diễn mờ phức (Complex Fuzzy Inference System - CFIS) vào bài toán hỗ trợ ra quyết định. Các chương của luận án đi sâu vào:
- Nghiên cứu lý thuyết về tập mờ phức, logic mờ phức và các độ đo liên quan.
- Phát triển và đề xuất hệ suy diễn mờ phức dạng Mamdani (M-CFIS), bao gồm các toán tử t-chuẩn, t-đối chuẩn mờ phức và quy trình tính toán.
- Nghiên cứu các kỹ thuật tối ưu hóa luật mờ, giảm luật, và cải tiến hệ suy diễn thông qua tính toán hạt và các độ đo tương tự mờ phức (Cosine, Dice, Jaccard).
- Đề xuất mô hình hệ suy diễn mờ phức Mamdani cải tiến (M-CFIS-R) với hai giai đoạn chính: Training và Testing.
- Thực nghiệm đánh giá hiệu quả của mô hình đề xuất so với hệ suy diễn mờ Mamdani truyền thống trên các bộ dữ liệu chuẩn và dữ liệu thực tế, cho thấy M-CFIS-R vượt trội về độ chính xác, Precision và Recall, mặc dù thời gian xử lý có tăng lên.
Mục lục chi tiết:
- Chương 1: Tổng quan nghiên cứu và cơ sở lý thuyết
- Chương 2: Xây dựng hệ suy diễn mờ phức dạng Mamdani (M-CFIS)
- Chương 3: Tinh giảm hệ luật trong hệ suy diễn mờ phức Mamdani (M-CFIS-R)
- Chương 4: (Không có thông tin chi tiết trong tài liệu cung cấp)