Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu phương pháp phát hiện sự kiện cực hiếm bằng mô hình Autoencoder và ứng dụng vào dự báo trước sự cố trong nhà máy giấy

Nội dung và nhiệm vụ chủ yếu của luận văn là nghiên cứu các vấn đề liên quan đến việc dự báo các sự kiện hiếm và sử dụng mô hình bộ mã hóa tự động Autoencoder để dự báo các sự kiện cực hiếm, ứng dụng vào bài toán thực tế dự đoán sự cố trong dây chuyền sản xuất của nhà máy giấy. | BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM Bùi Minh Thành NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN SỰ KIỆN CỰC HIẾM BẰNG MÔ HÌNH AUTOENCODER VÀ ỨNG DỤNG VÀO DỰ BÁO TRƯỚC SỰ CỐ TRONG NHÀ MÁY GIẤY Chuyên ngành Hệ thống thông tin Mã số 8480104 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS. Nguyễn Việt Anh Hà Nội - 2020 2 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đề tài Nghiên cứu phương pháp phát hiện sự kiện cực hiếm bằng mô hình Autoencoder và ứng dụng vào dự báo trước sự cố trong nhà máy giấy là luận văn do bản thân tôi trực tiếp thực hiện. Tất cả những sự giúp đỡ cho việc xây dựng cơ sở lý luận cho bài luận đều được trích dẫn đầy đủ và ghi rõ nguồn gốc rõ ràng và được phép công bố. Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trước pháp luật về những cam kết này. Hà Nội ngày 18 tháng 07 năm 2020 Tác giả luận văn Bùi Minh Thành 3 LỜI CẢM ƠN Trong quá trình học tập nghiên cứu và hoàn thành luận văn này tôi đã nhận được rất nhiều sự động viên khuyến khích và giúp đỡ nhiệt tình của các Thầy Cô anh chị em bạn bè đồng nghiệp và gia đình. Trước tiên tôi xin cảm ơn Ban giám hiệu Phòng đào tạo cùng các thầy cô trong Học viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã giúp đỡ và tạo điều kiện tốt cho tôi học tập trong thời gian qua. Tôi cũng xin cảm ơn các thầy cô trong Viện Công nghệ thông tin thuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã đã truyền đạt cho tôi những kiến thức chuyên sâu về chuyên ngành trong suốt thời gian học tập để tôi có được nền tảng kiến thức hỗ trợ rất lớn cho tôi trong quá trình làm luận văn thạc sĩ. Tôi cũng muốn bày tỏ sự biết ơn sâu sắc đến Tiến sĩ Nguyễn Việt Anh với tư cách là người trực tiếp hướng dẫn tận tình chỉ bảo và giúp đỡ cho tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn này. Cuối cùng tôi xin gửi lời cảm ơn đến gia đình và bạn bè đồng nghiệp vì đã luôn hỗ trợ tôi và khuyến khích liên tục trong suốt những năm học tập và qua quá trình nghiên cứu và viết luận văn này. Thành tựu này sẽ .