Seminar Hệ tri thức hỗ trợ ra quyết định - Viện Công nghệ Thông tin - Đại học Quốc gia Hà Nội

Trang chủ / Tin hoạt động / Seminar Hệ tri thức hỗ trợ ra quyết định Ngày 17/5/2023, nhân ngày Khoa học và Công nghệ Việt Nam, Viện Công nghệ thông tin tổ chức hội thảo về: "Hệ tri thức hỗ trợ ra quyết định. Hội thảo có sự tham gia của các nhà khoa học, giảng viên, nghiên cứu viên và nghiên cứu sinh đến từ các trường đại học và viện nghiên cứu.
Báo cáo 1 được trình bày bởi Thạc sĩ Trần Thanh Đại, giảng viên trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp với nội dung về "Phương pháp rút gọn thuộc tính cho bảng quyết định theo tiếp cận topology Hausdorff mức Beta (Hình 1). Nội dung báo cáo tập trung vào Đề xuất phương pháp rút gọn thuộc tính hiệu quả cho bảng quyết định (Decision table – DT) theo tiếp cận topo trên nền tập thô.
Kết quả phân tích về mặt lý thuyết cho thấy độ phức tạp tính toán của thuật toán đề xuất là , trong đó là các thuộc tính có tính chất Hausdorff và . Báo cáo so sánh thuật toán đề xuất với các thuật toán rút gọn thuộc tính theo tiếp cận tập thô trên 16 bộ dữ liệu từ UCI. Các kết quả thực nghiệm cho thấy, thời gian tính toán của thuật toán đề xuất nhanh hơn từ 10-20 lần so với các thuật toán khác, kích thước và độ chính xác phân lớp trung bình của tập rút gọn thu được từ thuật toán đề xuất hiệu quả cao với các bộ dữ liệu nhiễu và các bộ dữ liệu có số chiều lớn.
Báo cáo 2 do Thạc sĩ Cù Nguyên Giáp, giảng viên Trường Đại học Thương mại trình bày về "Hệ tư vấn nhóm mờ – động với toán tử hợp dựa trên tích phân Choquet. Báo cáo trình bày về Hệ thống đề xuất nhóm mờ động (DFGRS). Mô hình DFGRS được đề xuất đưa ra một cách tiếp cận mới để giải quyết các thách thức trong đề xuất nhóm và có thể có các ứng dụng thực tế quan trọng trong các lĩnh vực khác nhau.
Báo cáo trình bày khung gợi ý nhóm mờ động dựa trên các đặc trưng của IFS và các phương pháp đề xuất động để xử lý các thuộc tính của hệ không nhất quán với xếp hạng của người dùng và những thay đổi về sở thích của người dùng và mức độ hấp dẫn của mặt hàng.
DFGRS được đề xuất có hai giai đoạn: (1) Giai đoạn đầu tiên dự đoán đánh giá chưa biết của người dùng về một mặt hàng;
(2) Giai đoạn thứ hai là quá trình đồng thuận, trong đó, việc tìm ra các tham số tối ưu của giai đoạn dự đoán là quan trọng nhưng khó khăn.
Cơ chế đồng thuận được đề xuất bao gồm các phép toán tập mờ trực cảm khác nhau với các chiến lược trên GRS truyền thống và phép toán tập hợp dựa trên tích phân Choquet Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 Công bố các quyết định về công tác nhân sự của ĐHQGHN Tiếp tục hợp tác với Tập đoàn Toshiba trong lĩnh vực thiết kế vi mạch và trí tuệ nhân tạo Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025