THÔNG TIN VỀ NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN TIẾN SĨ
Tên luận án: Nâng cao hiệu năng phân lớp dữ liệu trên cơ sở cải tiến thuật toán SVM.
Ngành: Khoa học máy tính
Mã số: 9.48.01.01
Nghiên cứu sinh: Nguyễn Thế Cường
Khóa đào tạo: 12/2018
Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Huỳnh Thế Phùng
Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế
NỘI DUNG:
1- Đề xuất các thuật toán phân lớp nhị phân đối với dữ liệu có cấu trúc phức tạp, bằng cách sử dụng chiến lược lớp-đối-cụm, tìm nghiệm toàn cục bằng phương pháp giải bài toán đối ngẫu của bài toán tối ưu hoặc phương pháp bình phương tối thiểu. Việc giải các bài toán quy hoạch toàn phương cỡ lớn được thay thế bởi các bài toán quy hoạch toàn phương có cỡ nhỏ hơn.
2- Đề xuất các thuật toán phân lớp nhị phân đối với dữ liệu có cấu trúc phức tạp, bằng cách sử dụng chiến lược cụm-đối-lớp, khai thác thông tin cấu trúc của từng cụm trong mỗi lớp và thông tin về số lượng điểm dữ liệu trong mỗi cụm để huấn luyện mô hình. Các thuật toán tìm nghiệm toàn cục bằng phương pháp giải bài toán đối ngẫu hoặc phương pháp dùng bình phương tối thiểu.
3- Cung cấp những cài đặt của các thuật toán đã có và các thuật toán đề xuất bằng ngôn ngữ lập trình Python. Có thể làm tài liệu tham khảo cho sinh viên đại học và học viên cao học ngành công nghệ thông tin thực hiện đề tài về phân lớp dữ liệu. Mở ra hướng nghiên cứu mới, áp dụng các chiến lược lớp-đối-cụm hay cụm-đối-lớp để giải quyết bài toán phân lớp với dữ liệu không cân bằng.
