Đang tải... (xem toàn văn)
(Luận văn thạc sĩ) Dự báo chuỗi thời gian mờ với ngữ nghĩa định lượng tối ưu của đại số gia tử và ứng dụng(Luận văn thạc sĩ) Dự báo chuỗi thời gian mờ với ngữ nghĩa định lượng tối ưu của đại số gia tử và ứng dụng(Luận văn thạc sĩ) Dự báo chuỗi thời gian mờ với ngữ nghĩa định lượng tối ưu của đại số gia tử và ứng dụng(Luận văn thạc sĩ) Dự báo chuỗi thời gian mờ với ngữ nghĩa định lượng tối ưu của đại số gia tử và ứng dụng(Luận văn thạc sĩ) Dự báo chuỗi thời gian mờ với ngữ nghĩa định lượng tối ưu của đại số gia tử và ứng dụng(Luận văn thạc sĩ) Dự báo chuỗi thời gian mờ với ngữ nghĩa định lượng tối ưu của đại số gia tử và ứng dụng(Luận văn thạc sĩ) Dự báo chuỗi thời gian mờ với ngữ nghĩa định lượng tối ưu của đại số gia tử và ứng dụng(Luận văn thạc sĩ) Dự báo chuỗi thời gian mờ với ngữ nghĩa định lượng tối ưu của đại số gia tử và ứng dụng(Luận văn thạc sĩ) Dự báo chuỗi thời gian mờ với ngữ nghĩa định lượng tối ưu của đại số gia tử và ứng dụng(Luận văn thạc sĩ) Dự báo chuỗi thời gian mờ với ngữ nghĩa định lượng tối ưu của đại số gia tử và ứng dụng(Luận văn thạc sĩ) Dự báo chuỗi thời gian mờ với ngữ nghĩa định lượng tối ưu của đại số gia tử và ứng dụng(Luận văn thạc sĩ) Dự báo chuỗi thời gian mờ với ngữ nghĩa định lượng tối ưu của đại số gia tử và ứng dụng
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN VĂN DẦN DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ VỚI NGỮ NGHĨA ĐỊNH LƯỢNG TỐI ƯU CỦA ĐẠI SỐ GIA TỬ VÀ ỨNG DỤNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH THÁI NGUYÊN - 2019 Số hóa Trung tâm Học liệu Cơng nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN VĂN DẦN DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ VỚI NGỮ NGHĨA ĐỊNH LƯỢNG TỐI ƯU CỦA ĐẠI SỐ GIA TỬ VÀ ỨNG DỤNG Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN DUY MINH THÁI NGUYÊN - 2019 Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết đạt luận văn sản phẩm cá nhân hướng dẫn khoa học TS Nguyễn Duy Minh Trong toàn nội dung luận văn, nội dung trình bày cá nhân tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu khác Tất tài liệu tham khảo có xuất xứ rõ ràng trích dẫn hợp pháp Tơi xin chịu trách nhiệm chịu hình thức kỷ luật theo quy định cho lời cam đoan mình./ Thái Nguyên, ngày 09 tháng năm 2019 Học viên Nguyễn Văn Dần Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn ii LỜI CẢM ƠN Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến TS Nguyễn Duy Minh - người Thầy, người hướng dẫn khoa học, định hướng nhiệt tình hướng dẫn, giúp đỡ em trình làm luận văn Em xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến quý Thầy Cô giáo trường Đại học Công nghệ thông tin Truyền thông; Viện công nghệ thông tin thuộc Viện hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam truyền đạt kiến thức kinh nghiệm quý báu cho chúng em thời gian học tập Xin chân thành cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp, người thân gia đình động viên, chia sẻ, tạo điều kiện giúp đỡ suốt trình học tập làm luận văn./ Thái Nguyên, ngày 09 tháng năm 2019 Học viên Nguyễn Văn Dần Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC VIẾT TẮT v DANH MỤC BẢNG vi DANH MỤC HÌNH vii MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: MỘT SỐ KIẾN THỨC LIÊN QUAN 1.1 Những vấn đề sở lý thuyết tập mờ logic mờ 1.1.1 Lý thuyết tập mờ 1.1.2 Logic mờ 1.2 Chuỗi thời gian mờ 1.3 Quan hệ mờ 12 1.3.1 Khái niệm quan hệ rõ 12 1.3.2 Các quan hệ mờ 12 1.3.3 Các phép toán quan hệ mờ 12 1.3.4 Hệ luật mờ 13 1.4 Giới thiệu ĐSGT số tính chất 14 1.4.1 ĐSGT biến ngôn ngữ 14 1.4.2 Độ đo tính mờ ánh xạ định lượng ngữ nghĩa 17 1.5 Bài toán tối ưu giải thuật di truyền 22 1.5.1 Bài toán tối ưu 22 1.5.2 Giải thuật di truyền 23 1.6 Kết luận chương 27 CHƯƠNG 2: MƠ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ 28 2.1 Một số mơ hình chuỗi thời gian mờ .28 Số hóa Trung tâm Học liệu Cơng nghệ thơng tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn iv 2.1.1 Thuật tốn Song Chissom 28 2.1.2 Thuật toán Chen 29 2.2 Thử nghiệm mơ hình dự báo mờ 30 2.2.1 Mơ hình dự báo sinh viên nhập học trường đại học Alabama Song Chissom 31 2.2.2 Mơ hình dự báo sinh viên nhập học trường đại học Alabama Chen 37 2.3 So sánh kết mơ hình dự báo chuỗi thời gian mờ 45 2.4 Kết luận chương 46 CHƯƠNG 3: MƠ HÌNH DỰ BÁO MỜ SỬ DỤNG ĐSGT VỚI NGỮ NGHĨA ĐỊNH LƯỢNG TỐI ƯU VÀ ỨNG DỤNG 47 3.1 Mơ hình dự báo chuỗi thời gian mờ sử dụng đại số gia tử 47 3.2 Mơ hình dự báo tối ưu theo tiếp cận đại số gia tử .49 3.3 Thử nghiệm mơ hình dự báo sử dụng ĐSGT .52 3.3.1 Thử nghiệm mơ hình dự báo mờ sử dụng ĐSGT 52 3.3.2 Mơ hình dự báo theo tiếp cận ĐSGT với ngữ nghĩa định lượng tối ưu 60 3.4 Ứng dụng mô hình dự báo cho dự báo tuyển sinh trường Đại học Điều dưỡng Nam Định 63 3.4.1 Mơ tả sở liệu cho mơ hình dự báo 63 3.4.2 Cài đặt thử nghiệm Mơ hình dự báo sử dụng ĐSGT 63 3.4.3 Cài đặt thử nghiệm Mơ hình dự báo sử dụng ĐSGT với tham số định lượng ngữ nghĩa tối ưu 69 3.5 Kết luận chương 72 KẾT LUẬN 73 TÀI LIỆU THAM KHẢO 74 Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn v DANH MỤC VIẾT TẮT STT Ký hiệu viết tắt Ý nghĩa ĐSGT Đại số gia tử SV Sinh viên TS Tuyển sinh Số hóa Trung tâm Học liệu Cơng nghệ thơng tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn vi DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1: Các cặp T - chuẩn T - đối chuẩn Bảng 1.2: Một số phép kéo theo mờ thông dụng Bảng 1.3: Ví dụ tính âm dương gia tử 15 Bảng 2.1: Số SV nhập học trường đại học Alabama từ 1971 đến 1992 31 Bảng 2.2: Chuyển đổi giá trị lịch sử thành giá trị ngôn ngữ 34 Bảng 2.3: Xác định quan hệ thành viên 35 Bảng 2.4: Mờ hóa chuỗi liệu 40 Bảng 2.5: Quan hệ logic mờ liệu TS 41 Bảng 2.6: Các nhóm quan hệ logic mờ 41 Bảng 2.7: Bảng so sánh phương án dự báo 44 Bảng 2.8: So sánh phương pháp dự báo với khoảng chia 46 Bảng 3.1: Giá trị đầu giá trị cuối khoảng giải nghĩa chọn 57 Bảng 3.2: Kết tính tốn dự báo số SV nhập học trường đại học Alabama từ 1971 đến 1992 theo tiếp cận ĐSGT 58 Bảng 3.3: So sánh phương pháp dự báo với khoảng chia 60 Bảng 3.4: Bảng ngữ nghĩ định lượng tương ứng khoảng 61 Bảng 3.5: Bổ sung giá trị hiệu chỉnh định lượng ngữ nghĩa 61 Bảng 3.6 So sánh phương pháp dự báo với khoảng 62 Bảng 3.7: Số SV nhập học trường 63 Bảng 3.8: Bảng nhãn ngữ nghĩa tập 64 Bảng 3.9: Giá trị đầu giá trị cuối khoảng giải nghĩa chọn cho dự báo TS trường Đại học Điều dưỡng Nam Định 67 Bảng 3.10: Kết dự báo số SV nhập học từ 1990 đến 2017 theo tiếp cận ĐSGT 68 Bảng 3.11: Kết tính tốn dự báo tối ưu số sinh viên nhập học trường Đại học Điều dưỡng Nam Định 71 Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn vii DANH MỤC HÌNH Hình 1.1: Giao hai tập mờ Hình 1.2: Phép hợp hai tập mờ Hình 1.1 Minh họa lai ghép 25 Hình 2.1: Số SV nhập học thực tế số SV nhập học dự báo theo mơ hình Song& Chissom 37 Hình 2.2: Số SV nhập học thực tế số SV nhập học dự báo theo mơ hình Chen 45 Hình 3.1: Số SV nhập học thực tế số SV nhập học dự báo sử dụng ĐSGT trường đại học Alabama 59 Hình 3.2: Số SV nhập học thực tế số SV nhập học dự báo sử dụng ĐSGT 69 Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn MỞ ĐẦU Tập mờ logic mờ (Fuzzy set and Fuzzy logic) dựa suy luận người thơng tin “khơng xác” “không đầy đủ” hệ thống để hiểu biết điều khiển hệ thống cách xác Giáo sư Lofti A.Zadeh trường Đại học California – Mỹ đưa khái niệm lý thuyết tập mờ(Fuzzy set theory) với hàng loạt báo mở đường cho phát triển ứng dụng lý thuyết này, khởi đầu báo “Fuzzy Sets” Tạp chí Information and Control, 8, 1965 Ý tưởng bật khái niệm tập mờ Zadeh từ khái niệm trừu tượng ngữ nghĩa thông tin mờ, không chắn trẻ, nhanh, cao-thấp, xinh đẹp , ơng tìm cách biểu diễn khái niệm toán học, gọi tập mờ, khái quát trực tiếp khái niệm tập hợp kinh điển Chuỗi thời gian mờ Song Chissom [5, 6] đưa năm 1993, có nhiều tác giả giới quan tâm nghiên cứu mơ hình dự báo chuỗi thời gian mờ cho mục đích dự báo Chuỗi thời gian sử dụng công cụ hữu hiệu để phân tích số liệu kinh tế, xã hội nghiên cứu khoa học Chính tầm quan trọng lĩnh vực này, nhiều tác giả đề xuất cơng cụ phân tích chuỗi thời gian để trích xuất thơng tin quan trọng từ dẫy số liệu Tuy nhiên, độ xác dự báo chuỗi thời gian theo tiếp cận mờ Song & Chissom chưa cao phụ thuộc nhiều yếu tố, Chen [7] đề xuất mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ hiệu sử dụng tính tốn số học đơn giản Sau mơ hình nhiều chun gia giới Việt Nam nghiên cứu cải tiến nhiều ứng dụng dự báo có kết xác Đại số gia tử (ĐSGT) tiếp cận tác giả N.C.Ho W Wechler [8] xây dựng vào năm 1990, 1992 đưa mơ hình tính tốn hồn toàn khác biệt so với tiếp cận mờ Những ứng dụng tiếp cận ĐSGT cho số toán cụ thể lĩnh vực công nghệ thông tin điều khiển mang lại số kết quan trọng khẳng định tính ưu việt tiếp cận so với tiếp cận mờ truyền thống Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn ... dự báo chuỗi thời gian mờ 45 2.4 Kết luận chương 46 CHƯƠNG 3: MƠ HÌNH DỰ BÁO MỜ SỬ DỤNG ĐSGT VỚI NGỮ NGHĨA ĐỊNH LƯỢNG TỐI ƯU VÀ ỨNG DỤNG 47 3.1 Mơ hình dự báo chuỗi thời gian. ..2 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN VĂN DẦN DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ VỚI NGỮ NGHĨA ĐỊNH LƯỢNG TỐI ƯU CỦA ĐẠI SỐ GIA TỬ VÀ ỨNG DỤNG Chuyên... gian mờ với ngữ nghĩa định lượng tối ưu ĐSGT ứng dụng làm luận văn nghiên cứu, việc sử dụng dự báo chuỗi thời gian mờ dựa ĐSGT với giá trị ngữ nghĩa định lượng hướng khác ứng dụng ĐSGT Để thấy