- 1- BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG HỒ PHƯỚC DUY ỨNG DỤNG HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH PHỤC VỤ CÔNG TÁC ĐỀN BÙ GIẢI TOẢ ĐẤT ĐAI TẠI THÀNH PHỐ ĐÀ NẴNG Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 60.48.01 TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - 2010 - 2- Cơng trình hồn thành ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Phan Huy Khánh Phản biện 1: PGS.TS Võ Trung Hùng Phản biện 2: PGS.TS Lê Mạnh Thạnh Luận văn ñược bảo vệ Hội ñồng chấm Luận văn tốt nghiệp Thạc sĩ kỹ thuật họp Đại học Đà Nẵng vào ngày 16 tháng 12 năm 2010 * Có thể tìm hiểu Luận văn tại: - Trung tâm Thông tin - Học liệu, Đại học Đà Nẵng - Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng - 3- MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Hịa với phát triển chung ñất nước kinh tế - xã hội, thành phố Đà Nẵng thành phố trẻ, động đầy sáng tạo cơng tác chỉnh trang, quy hoạch thị Vì việc quy hoạch sở hạ tầng nhằm đáp ứng cơng tác chỉnh trang thị vấn đề mà Lãnh ñạo thành phố quan tâm Một công tác quan trọng nhạy cảm cơng tác quy hoạch, chỉnh trang thị cơng tác đền bù giải tỏa Tuy nhiên, với khu vực cần đền bù giải tỏa có diện tích lớn số lượng hồ sơ đền bù giải tỏa nhiều khiến cơng tác đền bù giải tỏa đơi giải khơng kịp thời, q tải dẫn đến thiếu sót đặc biệt khó khăn việc đền bù bố trí tái định cư Bên cạnh đó, việc đưa định xem xét ñền bù giải tỏa cho nhiều hồ sơ thời ñiểm vấn ñề nan giải vơ phức tạp dễ dẫn đến định chưa thật thỏa đáng Trong quy trình đền bù giải tỏa khâu quan trọng nhạy cảm nhất, ñồng thời gây ảnh hưởng lớn ñối với quyền lợi người dân việc ñịnh bố trí ñất tái ñịnh cư cho hộ khu vực bị giải tỏa Trường hợp bố trí đền bù Lơ đất chính, Lơ ñất phụ, Chung cư hay kết hợp kết Vì giải pháp hữu hiệu nhằm khắc phục vấn ñề nêu tiến hành triển khai xây dựng hệ thống trợ giúp định cơng tác đền bù giải tỏa Đó hệ thống thiết kế giúp cho lãnh ñạo ñơn vị, lãnh ñạo thành phố nắm bắt cách tổng qt tình hình đền bù nhằm đưa - 4định có tính cơng xác cao liên quan ñến công tác ñền bù giải tỏa ñơn vị Chính lý nêu trên, tơi định chọn ñề tài: “Ứng dụng hệ trợ giúp ñịnh phục vụ cơng tác đền bù giải tỏa đất đai thành phố Đà Nẵng” với mong muốn đóng góp thêm giải pháp nhằm hỗ trợ cho lãnh ñạo xem xét, giải nhu cầu ñền bù giải tỏa ngày phức tạp cấp thiết thành phố nói chung đơn vị có chức đền bù giải tỏa nói riêng Mục đích nghiên cứu Nhằm triển khai áp dụng có hiệu cho cơng tác hỗ trợ định đền bù giải tỏa ñất ñai Ban Quản lý dự án cơng trình đường Bạch Đằng Đơng, quận Sơn Trà, thành phố Đà Nẵng Đối tượng phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu Tìm hiểu cơng tác ñền bù giải tỏa Ban Quản lý dự án cơng trình đường Bạch Đằng Đơng để đề giải pháp nhằm đem lại hiệu cao Phân tích quy trình, nghiên cứu kết trước đơn vị ñể ñề phương thức, cách thức xây dựng triển khai hệ thống
Phạm vi nghiên cứu Ứng dụng thuật tốn ID3 để xây dựng ñịnh phục vụ công tác ñền bù giải tỏa Ứng dụng, phục vụ cho lãnh đạo Phịng chun mơn cơng tác đền bù giải tỏa Ban Quản lý dự án cơng trình đường Bạch Đằng Đơng Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu lý thuyết Nghiên cứu tài liệu, ngôn ngữ công nghệ có liên quan Tổng hợp, thu thập tài liệu cơng tác đền bù giải tỏa - 5
Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm Phân tích yêu cầu thực tế toán áp dụng thuật tốn có liên quan để hỗ trợ việc lập trình, xây dựng ứng dụng Quan sát thực tế, thực nghiệm cơng tác đền bù giải tỏa Kết dự kiến Phân tích, tìm hiểu cơng tác đền bù giải tỏa Đề giải pháp sử dụng ñịnh việc xây dựng hệ thống hỗ trợ định cơng tác đền bù giải tỏa Ý nghĩa khoa học thực tiễn ñề tài
Về mặt lý thuyết Tìm hiểu quy trình, quy định, ngun tắc cơng tác đền bù giải tỏa ñịa bàn thành phố Đề xuất giải pháp triển khai ứng dụng Cây ñịnh vào hệ thống ñền bù giải tỏa
Về mặt thực tiễn Sản phẩm hệ thống phục vụ ñắc lực, kịp thời có độ xác cao cho cán lãnh ñạo, cán quản lý, cán làm công tác chuyên môn lĩnh vực ñền bù giải tỏa Cấu trúc luận văn Nội dung luận văn chia thành ba chương với nội dung sau: Chương 1: Nghiên cứu hệ trợ giúp ñịnh hệ thống hỗ trợ định thơng minh Chương 2: Phân tích liệu, tính tốn triển khai ứng dụng ñịnh vào toán ñền bù giải tỏa ñơn vị Chương 3: Tiến hành cài ñặt, cho hoạt ñộng thử nghiệm, nhận xét ñánh giá, hiển thị kết minh họa chương trình - 6- CHƯƠNG NGHIÊN CỨU CÁC HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH 1.1 HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH 1.1.1 Tổng quan Hệ trợ giúp định 1.1.2 Vai trị, chức hệ trợ giúp ñịnh 1.1.3 Cấu trúc Hệ trợ giúp ñịnh 1.1.3.1 Quản lý liệu 1.1.3.2 Quản lý mơ hình 1.1.3.3 Quản lý dựa kiến thức 1.1.3.4 Giao diện người dùng 1.1.4 Các loại hệ thống trợ giúp ñịnh 1.1.4.1 Hệ trợ giúp định nhóm 1.1.4.2 Hệ trợ giúp định mức xí nghiệp 1.1.4.3 Hệ quản trị kiến thức 1.2 HỆ THỐNG HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH THÔNG MINH 1.2.1 Tổng quan Trí tuệ nhân tạo 1.2.2 Tri thức phương pháp suy diễn 1.2.2.1 Tri thức 1.2.2.2 Các dạng biểu diễn tri thức 1.2.2.3 Các phương pháp suy diễn 1.2.3 Cây ñịnh 1.2.3.1 Tổng quan ñịnh 1.2.3.2 Các kiểu ñịnh 1.2.3.3 Phân lớp liệu ñịnh Cây ñịnh hình thức mơ tả liệu trực quan nhất, dễ hiểu ñối với người dùng Cấu trúc ñịnh bao gồm nút nhánh Nút ñược gọi nút lá, mơ hình phân lớp liệu giá trị nhãn lớp - 7(gọi tắt nhãn) Các nút khác nút ñược gọi nút con, cịn thuộc tính tập liệu, hiển nhiên thuộc tính phải khác thuộc tính phân lớp Mỗi nhánh xuất phát từ nút P ứng với phép so sánh dựa miền giá trị nút ñó Nút ñầu tiên ñược gọi nút gốc 1.2.3.4 Giải thuật huấn luyện ñịnh Giải thuật quy nạp ID3 ? Giải thuật quy nạp ID3 giải thuật học đơn giản tỏ thành cơng nhiều lĩnh vực ID3 giải thuật hay cách biểu diễn tri thức học nó, tiếp cận việc quản lý tính phức tạp, xử lý liệu nhiễu Giải thuật ID3 xây dựng định: Function Tree_ID3(tập_ví_dụ, tập_thuộc_tính) begin if ví dụ tập_ví_dụ nằm lớp then return nút gán nhãn lớp else if tập_thuộc_tính rỗng then return nút gán nhãn tuyển tất lớp tập_ví_dụ else begin chọn thuộc tính P, lấy làm gốc cho tại; xóa P khỏi tập_thuộc_tính; với giá trị V P begin tạo nhánh gán nhãn V; Đặt vào phân_vùngV ví dụ tập_ví_dụ có giá trị V thuộc tính P; - 8Gọi Tree_ID3(phân_vùngV, tập_thuộc_tính), gắn kết vào nhánh V end end end 1.2.3.5 Thuộc tính phân loại tốt Entropy đo tính tập huấn luyện Khái niệm Entropy tập S ñược ñịnh nghĩa Lý thuyết thông tin số lượng mong đợi bít cần thiết để mã hóa thơng tin lớp thành viên rút cách ngẫu nhiên từ tập S Trong trường hợp tối ưu, mã có độ dài ngắn Theo lý thuyết thơng tin, mã có độ dài tối ưu mã gán –log2p bits cho thơng điệp có xác suất p Trong trường hợp S tập ví dụ, thành viên S ví dụ, ví dụ thuộc lớp hay có giá trị phân loại Nếu số lượng giá trị phân loại (phân loại nhị phân), Entropy có giá trị nằm khoảng [0 1], Entropy(S) = => tập ví dụ S tồn ví dụ thuộc loại, hay S Entropy(S) = => tập ví dụ S có ví dụ thuộc loại khác với ñộ pha trộn cao < Entropy(S) < => tập ví dụ S có số lượng ví dụ thuộc loại khác khơng Để đơn giản ta xét trường hợp ví dụ S thuộc loại âm (-) dương (+) Cho trước: Tập S tập liệu rèn luyện, thuộc tính phân loại có hai giá trị, giả sử âm (-) dương (+) * p+ phần ví dụ dương tập S * p- phần ví dụ âm tập S Khi đó, Entropy đo độ pha trộn tập S theo công thức sau: Entropy(S ) = - p+ log2p+ − p− log2p− - 9Một cách tổng quát hơn, ví dụ tập S thuộc nhiều hai loại, giả sử có c giá trị phân loại cơng thức Entropy tổng qt [13]: c Entropy ( S ) = ∑ - pi log2 pi i =1 Lượng thơng tin thu đo mức độ giảm Entropy Entropy số ño ño ñộ pha trộn tập ví dụ, ñịnh nghĩa phép ño hiệu suất phân loại ví dụ thuộc tính Phép đo gọi lượng thơng tin thu được, đơn giản lượng giảm Entropy mong ñợi gây việc phân chia ví dụ theo thuộc tính Một cách xác hơn, Gain(S,A) thuộc tính A, tập S, ñược ñịnh nghĩa sau [13]: Gain(S,A) = Entropy(S) - | Sv | Entropy(Sv) v∈values ( A ) | S | ∑ values(A) tập hợp có giá trị thuộc tính A, Sv tập S chứa ví dụ có thuộc tính A mang giá trị v 1.2.3.6 Tìm kiếm khơng gian giả thuyết ID3 Cũng phương pháp học quy nạp khác, ID3 tìm kiếm không gian giả thuyết giả thuyết phù hợp với tập liệu rèn luyện Không gian giả thuyết mà ID3 tìm kiếm tập hợp định có 1.2.4 Đánh giá hiệu suất tập luật ñịnh 1.2.4.1 Đánh giá hiệu suất ñịnh 1.2.4.2 Chuyển dạng luật - 10- CHƯƠNG ỨNG DỤNG CÂY QUYẾT ĐỊNH TRONG CÔNG TÁC ĐỀN BÙ GIẢI TỎA 2.1 KHẢO SÁT HIỆN TRẠNG 2.1.1 Giới thiệu hệ thống tổ chức đơn vị 2.1.2 Phân tích quy trình thực trạng cơng tác đền bù giải tỏa 2.1.3 Giải pháp xây dựng kịch hệ thống hỗ trợ ñịnh 2.2 TRIỂN KHAI ỨNG DỤNG CÂY QUYẾT ĐỊNH 2.2.1 Phân tích liệu Diện tích (Dientich): Đây diện tích đất bị thu hồi cho việc giải tỏa Để áp dụng cho giải thuật ID3, ta cần rời rạc hóa giá trị Dựa vào giá trị diện tích tập liệu, ta chia thành khoảng sau: 100 m2 (100-), từ 100 m2 ñến 200 m2 (100+), từ 200 m2 ñến 300 m2 (200+), từ 300 m2 trở lên (300+) Như vậy, tập giá trị diện tích đất mơ tả sau: Dientich = {100-; 100+; 200+; 300+} Nhân (Nhankhau): số lượng người sống hộ bị giải tỏa Do đó, tập giá trị Nhân ñược cho sau: Nhankhau = {8- ; 8+} Giá trị ñền bù (Giatridenbu): Đây số tiền mà nhà nước ñền bù cho hộ bị giải tỏa phụ thuộc vào khu đất hộ gia đình, nhà cửa xây đó, vật liệu, Như vậy, tập giá trị thuộc tính Giá trị đền bù là: Giatridenbu = {50-; 50+; 100+; 150+; 300+} Nguồn gốc (Nguongoc): thể nguồn gốc mảnh đất ngơi nhà, hộ gia đình Từ đó, tập giá trị thuộc tính Nguồn gốc là: Nguongoc = {TKP; CN} - 122.2.2 Triển khai giải thuật ID3 Cây ñịnh ñược xây dựng cách mở rộng xuất phát từ nút gốc Nút gốc ñược ñặt tên nút 1, ứng với mức Các nút nút gốc ứng với mức 1, tiếp tục Thuộc tính dùng để phân tích nút thời Nếu nút thời nút lá, thuộc tính rỗng Nếu nút thời khơng phải nút lá, chứa tên nút xuất phát từ nút thời, giá trị tương ứng thuộc tính dùng để phân tích nút thời Nếu nút có thêm ñịnh ñầu nút thời Ngược lại, khơng phải nút khơng có chứa thơng tin 2.2.3 Xây dựng định Ta bắt ñầu việc xây dựng ñịnh từ nút gốc Trước tiên, nút gốc chứa toàn liệu huấn luyện Ta thấy rằng, nút gốc, tập S chứa giá trị khơng đồng Rõ ràng tập S khơng đồng nhất, hay Entropy khác khơng Do đó, ta cần phải phân tích nút gốc thành nút với mục đích kì vọng Entropy tập S nhỏ Trước hết, Entropy tập S tính sau: Bảng 2.3 Bảng số liệu thể cách tính Entropy tập S S (Quyetdinh) Chinh Phu Chinh_phu Chinh_cc Số lượng 4 pi 5/16 4/16 3/16 4/16 -pi.log2(pi) 0.5244 0.5000 0.4528 0.5000 Entropy(S) 1.9772 Tiếp theo ta tính kì vọng Entropy tập S biết trước thuộc tính cịn lại Với tập này, ta tính tỉ lệ (pi) giá trị mục tiêu, từ tính Entropy tương ứng giống Kết ñược tóm tắt bảng sau - 13Bảng 2.4 Entropy tập S phân chia Dientich 100100+ 200+ 300+ theo thuộc tính Diện tích pi Số Chinh Chinh lượng Chinh Phu phu cc 3/5 1/5 1/5 2/8 3/8 3/8 0 1 0 Entropy 1.3710 1.5613 0 Kì vọng Entropy tập S thuộc tính diện tích là: EDientich = 5/16*1.3710+8/16 * 1.5613+2/16 * +1/16 * 0=1.2091 Do đó, độ lợi thông tin tương ứng là: G(S,Dientich) = Entropy(S)-EDientich =1.9772-1.2091= 0.7681 Một cách tương tự, ta tính kì vọng Entropy tập S thuộc tính Nhân khẩu, độ lợi thơng tin tương ứng là: ENhankhau = 8/16*1 + 8/16*1.4056 = 1.2028 G(S,Nhankhau)= 1.9772 - 1.2028 = 0.7744 Bảng 2.6 Entropy tập S theo thuộc tính Giá trị đền bù Giatri denbu Số lượng Chinh Phu 5050+ 100+ 150+ 300+ 3 3 0 3/4 2/3 1/3 0 pi Chinh phu 0 0 Chinh cc 2/3 1/4 1/3 Với thuộc tính Giatridenbu, ta có: EGiatridenbu = 3/16*0+3/16*0.9183+4/16*0.8113 +3/16*0.9183+3/16*0 = 0.5472 G(S,Giatridenbu) = 1.9772 - 0.5472 = 1.4300 Entropy 0.9183 0.8113 0.9183 - 14Với thuộc tính Nguongoc, ta có kết sau: ENguongoc = 11/16*1.9363+5/16*1.5219 = 1.8068 G(S,Nguongoc) = 1.9772 - 1.8068 = 0.1704 Kết so sánh bốn thuộc tính tóm tắt bảng sau: Bảng 2.8 Bảng so sánh số liệu thuộc tính Kì vọng Entropy Độ lợi thơng tin Diện tích Nhân Nguồn gốc Giá trị ñền bù 1.2091 1.2028 1.8068 0.5472 0.7681 0.7744 0.1704 1.4300 So sánh bốn thuộc tính Dientich, Nhankhau, Giatridenbu Nguongoc, ta thấy Giatridenbu cho ñộ lợi thơng tin lớn nhất, ứng với kì vọng Entropy nhỏ Nói cách khác, thuộc tính Giatridenbu có khả phân loại tốt nhất; đó, ta chọn thuộc tính làm thuộc tính để phân loại nút gốc ñịnh Như vậy, nút ñầu tiên ñịnh, ñịnh ñược phân tích nhờ vào thuộc tính Giatridenbu sau: Giatridenbu 50- 50+ Phu ? 100+ 150+ 300+ ? ? Chinh_phu Hình 2.5 Cây định triển khai đến mức Theo hình trên, nút Phu Chinh_phu, ta có Entropy 0; nên hai nút Việc phát triển ñịnh dừng lại nút Với trường hợp khác Giatridenbu, ta cần tiếp tục xem xét thuộc tính khác để mở rộng định - 15Ta tiếp tục thực giải thuật ID3 ñể tìm thuộc tính sử dụng với trường hợp 50+, 100+, 150+ Giatridenbu Với Giatridenbu = 50+, ta có tập liệu sau: Bảng 2.9 Bảng số liệu tương ứng với giá trị ñền bù = 50+ Dientich 100+ 100100+ Nhankhau 88+ 8+ Nguongoc CN TKP TKP Quyetdinh Phu Chinh_cc Chinh_cc Gọi S1 tập chứa giá trị thuộc tính Quyetdinh với tập Khi đó, Entropy tập S1 là: Entropy(S1) = -1/3*log2(1/3) -2/3*log2(2/3) = 0.9183 Một cách tương tự, ta tóm tắt q trình tính tốn cho thuộc tính bảng sau Bảng 2.10 Entropy tập S1 phân chia theo thuộc tính Diện tích Dientich Số lượng 100100+ Phu 1/2 pi Chinh_cc 1/2 Entropy Kì vọng Entropy tập S1: EDientich = 1/3*0+2/3*1 = 0.6667 Độ lợi thông tin: G(S1,Dientich) = 0.9183-0.6667=0.2516 Bảng 2.11 Entropy tập S1 theo thuộc tính Nhân Nhankhau Số lượng 88+ Phu pi Chinh_cc Entropy 0 - 16Kì vọng Entropy S1 độ lợi thơng tin tính sau: ENhankhau = 1/3*0+2/3*0 = G(S1,Nhankhau) = 0.9183-0 = 0.9183 Kì vọng Entropy S1 độ lợi thơng tin thuộc tính Nguongoc tính sau: ENguongoc = 2/3*0+1/3*0 = G(S1,Nguongoc) = 0.9183-0 = 0.9183 Với Giatridenbu = 100+, ta có tập liệu sau: Bảng 2.13 Bảng số liệu tương ứng với giá trị ñền bù = 100+ Dientich 100+ 100100100+ Nhankhau 8+ 88+ 8- Nguongoc TKP TKP TKP CN Quyetdinh Chinh_cc Chinh Chinh Chinh Gọi S2 tập chứa giá trị thuộc tính Quyetdinh với tập Khi đó, Entropy tập S2 là: Entropy(S2) = -1/4*log2(1/4) -3/4*log2(3/4) = 0.8113 Một cách tương tự, ta xét độ lợi thơng tin với thuộc tính khác sau Bảng 2.14 Entropy tập S2 phân chia theo thuộc tính Diện tích Dientich Số lượng 100100+ 2 Chinh 1/2 pi Chinh_cc 1/2 Entropy Kì vọng Entropy S2: EDientich = 2/4*1+2/4*0 = 0.5 Độ lợi thông tin: G(S2,Dientich) = 0.8113 - 0.5 = 0.3113 - 17Một cách tương tự, ta thu ñược kết ñối với thuộc tính Nhankhau: ENhankhau = 2/4*0 + 2/4*1 = 0.5 G(S2,Nhankhau) = 0.8113 - 0.5 = 0.3113 Tương tự, ta thu ñược kết ñối với thuộc tính Nguongoc: ENguongoc = 3/4*0.9183 + 1/4*0 = 0.6887 G(S2,Nguongoc) = 0.8113 - 0.6887 = 0.1226 Với Giatridenbu = 150+, ta có tập liệu sau: Bảng 2.17 Bảng số liệu tương ứng với giá trị ñền bù = 150+ Dientich 100100+ 100+ Nhankhau 888+ Nguongoc CN TKP TKP Quyetdinh Chinh Chinh Chinh_cc Gọi S3 tập chứa giá trị thuộc tính Quyetdinh với tập Khi đó, Entropy tập S3 là: Entropy(S3) = -1/3*log2(1/3) -2/3*log2(2/3) = 0.9183 Ta xét thuộc tính Bảng 2.18 Entropy tập S3 phân chia theo thuộc tính Diện tích Dientich Số lượng 100100+ Chinh 1/2 pi Chinh_cc 1/2 Entropy Kì vọng Entropy S3: EDientich = 1/3*0 + 2/3*1 = 0.6667 Độ lợi thông tin: G(S3,Dientich) = 0.9183 - 0.6667 = 0.2516 Kì vọng Entropy S3: ENhankhau = 1/3*0 + 2/3*0 = Độ lợi thông tin: G(S3,Nhankhau) = 0.9183 - = 0.9183 Kì vọng Entropy S3: ENguongoc= 1/3*0 + 2/3*1 = 0.6667 Độ lợi thông tin: G(S3,Nguongoc) = 0.9183 - 0.6667 = 0.2516 - 18Thuộc tính Nhankhau ñược chọn ñể mở rộng ñịnh với trường hợp Giatridenbu = 150+ Cây ñịnh là: Giatridenbu 50Phu Nhankhau 8- Phu 50+ 8+ Chinh_cc 100+ Nhankhau 8Chinh 300+ 150+ Nhankhau 8+ 8? Chinh_phu 8+ Phu Chinh_cc Hình 2.6 Cây định triển khai ñến mức Như mức thứ hai, ta thu thêm năm nút (có entropy 0) Ta tiếp tục phát triển ñịnh nút ñược ñánh dấu hỏi (?), với tập liệu sau: Bảng 2.21 Bảng số liệu tương ứng với nhân >=8 Dientich 100+ 100- Nguongoc TKP TKP Quyetdinh Chinh_cc Chinh Ta dễ dàng nhận thấy, chọn Dientich làm thuộc tính phân loại ta có Entropy khơng Ngược lại, thuộc tính Nguongoc cho Entropy khác khơng (1/2) Do đó, thuộc tính Dientich ñược chọn ñể phát triển ñịnh, dừng lại sau nút (vì có Entropy = 0) Ở đây, ta ý thuộc tính Dientich Với thuộc tính có giá trị, 100- 100+, cho tập khác rỗng Với giá trị - 19200+ 300+, ta khơng tìm ñịnh cụ thể dựa liệu huấn luyện Để giải vấn đề này, có hai cách sau Thứ nhất, gán "nul" cho trường hợp (cụ thể ñây trường hợp Dientich 200+ 300+) Khi đó, định khơng đưa định đến nút Thứ hai, nút ñược gán cho lớp có nhiều trường hợp rơi vào (xuất phát từ tương ứng) [14] Trong trường hợp này, định giải tất tình Ngồi ra, cho kết hồn tồn xác liệu huấn luyện Ở đây, ta lựa chọn cách xử lý thứ hai, nghĩa đảm bảo định ln cho ñược ñịnh ñầu ra, ñồng thời thể xác liệu huấn luyện Giatridenbu 50Phu Nhankhau 8- Phu 50+ 100+ Nhankhau 8- 8+ Chinh_cc Chinh 300+ 150+ Nhankhau 8+ Dientich 8- Chinh_phu 8+ Phu Chinh_cc 100- 100+ 200+ 300+ Chinh Chinh_cc Chinh_cc Hình 2.8 Cây ñịnh ñược xây dựng từ CSDL huấn luyện Chinh_cc - 202.3 NHẬN XÉT, ĐÁNH GIÁ 2.3.1 Nhận xét ñịnh ñền bù giải tỏa Trước hết, ñịnh ñược xây dựng thể tốt tất trường hợp sở liệu huấn luyện Ta thấy tất trường hợp phải duyệt qua tồn thuộc tính để đến định Một số trường hợp cần thuộc tính ñủ ñể xác ñịnh ñịnh ñầu Từ ñó, ta thấy ưu ñiểm phương pháp ñịnh không thiết phải biết tất thuộc tính trường hợp để ñịnh Hay nói cách khác, ñịnh cho ñịnh ñối với trường hợp mà liệu khơng đầy đủ 2.3.2 Đánh giá ñịnh ñền bù giải tỏa Sau phân tích, nhận xét, chúng tơi thử tiến hành kiểm tra, ñánh giá số trường hợp giải tỏa khác Với liệu huấn luyện ban ñầu gồm có 16 trường hợp, chúng tơi chọn thử trường hợp ngẫu nhiên ñể kiểm tra Ở ñây ta quan tâm ñến kết ñịnh giải tỏa ñền bù Ban Quản lý dự án cơng trình đường Bạch Đằng Đơng đưa kết định dựa vào ñịnh xây dựng Ta thấy 87.5% trường hợp ñền bù, ñịnh ñưa ñịnh hoàn toàn phù hợp với định Ban Quản lý dự án cơng trình đường Bạch Đằng Đơng Trong 12.5% cịn lại, định cho kết lệch đơi chút so với kết Ban Quản lý dự án cơng trình đường Bạch Đằng Đơng Tóm lại việc xây dựng định với kết ñược kiểm thử ñạt 87.5% số tương ñối tốt chấp nhận ñược Nó hệ thống trợ giúp ñắc lực cho Lãnh đạo, người làm chun mơn cơng tác ñền bù giải tỏa ... cơng tác đền bù giải tỏa đơn vị Chính lý nêu trên, tơi ñịnh chọn ñề tài: ? ?Ứng dụng hệ trợ giúp ñịnh phục vụ công tác ñền bù giải tỏa ñất ñai thành phố Đà Nẵng? ?? với mong muốn ñóng góp thêm giải. .. triển khai hệ thống
Phạm vi nghiên cứu Ứng dụng thuật tốn ID3 để xây dựng định phục vụ cơng tác đền bù giải tỏa Ứng dụng, phục vụ cho lãnh đạo Phịng chun mơn cơng tác đền bù giải tỏa Ban Quản... 6- CHƯƠNG NGHIÊN CỨU CÁC HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH 1.1 HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH 1.1.1 Tổng quan Hệ trợ giúp định 1.1.2 Vai trị, chức hệ trợ giúp ñịnh 1.1.3 Cấu trúc Hệ trợ giúp ñịnh 1.1.3.1 Quản lý