Dùng mạng Nơron và thuật giải di truyền để dự báo ứng dụng hỗ trợ tư vấn cho học sinh cuối cấp phổ thông trung học
Mạng Nơron (Artific ial N eural Network)là công cụ thích hợp cho các bài toán phân lớp dữ liệu. Tuy nhiên, việc áp dụng chúng cho các bài toán dự báo vẫn còn gặp nhiều khó khăn. Đề tài này sẽ nghiên cứu cách áp dụng mô hình ANN để giải bài toán dự báo. Sau đó, thuật giải di truyền(Genetics Algorithm...
Đã lưu trong:
| Tác giả chính: | |
|---|---|
| Định dạng: | Bài viết |
| Ngôn ngữ: | Vietnamese |
| Được phát hành: |
Trường Đại học Đà Lạt
2012
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | http://scholar.dlu.edu.vn/thuvienso/handle/DLU123456789/33399 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
| Thư viện lưu trữ: | Thư viện Trường Đại học Đà Lạt |
|---|
| Tóm tắt: | Mạng Nơron (Artific ial N eural Network)là công cụ thích hợp cho các bài toán phân lớp dữ liệu. Tuy nhiên, việc áp dụng chúng cho các bài toán dự báo vẫn còn gặp nhiều khó khăn. Đề tài này sẽ nghiên cứu cách áp dụng mô hình ANN để giải bài toán dự báo. Sau đó, thuật giải di truyền(Genetics Algorithm)- một phương pháp tối ưu toàn cục- sẽ được phối hợp cùng ANN(GA-ANN)nhằm tăng khả năng dự báo của ANN. Các thử nghiệm được tiến hành trên các bài toán đã biết trước dạng quy luật (tuyến tính và phi tuyến) và trên ứng dụng dự báo xếp loại tốt nghiệp, điểm thi đại học cho học sinh cuối cấp phổ thông trung học nhằm so sánh khả năng dự báo của mô hình ANN, GA-ANN so với hồi quy tuyến tính (Linear Recurrent)- Kỹ thuật truyền thống giải quyết bài toán dự báo. Cấu trúc đề tài gồm năm phần: Phần 1 đặt bài toán dự báo, các phần 2,3 giải bài toán dự báo bằng các kỹ thuật ANN, GA-NN, phần 4 gồm các thử nghiệm, phần 5 là kết luận và hướng phát triển. |
|---|