Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Phân cụm mờ trọng số địa lý

Nội dung của luận văn bao gồm: Chương 1: Trình bày các kiến thức cơ bản về bài toán phân cụm dữ liệu địa lý, bao gồm các định nghĩa, độ đo và ứng dụng của nó trong 8 các lĩnh vực ý tế, an ninh, xã hội, .v.v. đồng thời trình bày sơ lược về các thuật toán phân cụm mờ trọng số địa lý FCM, NE, FGWC, CFGWC, CFGWC2, IPFGWC, MIPFGWC cùng các ưu nhược điểm của chúng, từ đó đề xuất thuật toán KMIPFGWC. Chương 2: Trình bày thuật toán phân cụm mờ trọng số địa lý KMIPFGWC, với hàm mục tiêu sử dụng độ đo khoảng cách là hàm nhân Gaussian thay vì sử dụng hàm Euclidean truyền thống và sử dụng mô hình SIM2 để nâng cao chất lượng phân cụm cho bài toán. Chương 3: Trình bày một số kết quả thực nghiệm thuật toán KMIPFGWC trên bộ dữ liệu thực tế là bộ dữ liệu địa lý về kinh tế - xã hội từ tổ chức Liên Hợp Quốc – UNO và so sánh nó với các thuật toán MIPFGWC, FGWC để đánh giá hiệu quả của thuật toán đề xuất. | ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THỊ THU HOÀN PHÂN CỤM MỜ TRỌNG SỐ ĐỊA LÝ LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN HÀ NỘI - 2014 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THỊ THU HOÀN PHÂN CỤM MỜ TRỌNG SỐ ĐỊA LÝ Ngành Công nghệ thông tin Chuyên ngành Hệ thống thông tin Mã số 60480104 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS Nguyễn Đình Hóa TS. Lê Hoàng Sơn HÀ NỘI - 2014 1 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết quả đạt đƣợc trong luận văn là sản phẩm nghiên cứu tìm hiểu của riêng cá nhân tôi. Trong toàn bộ nội dung của luận văn những điều đƣợc trình bày hoặc là của cá nhân tôi hoặc là đƣợc tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu. Tất cả các tài liệu tham khảo đều có xuất xứ rõ ràng và đƣợc trích dẫn hợp pháp. Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm và chịu mọi hình thức kỷ luật theo quy định cho lời cam đoan của mình. Hà Nội ngày tháng 7 năm 2014 Ngƣời cam đoan Nguyễn Thị Thu Hoàn 2 LỜI CẢM ƠN Trƣớc khi trình bày nội dung chính của luận văn em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS Nguyễn Đình Hóa và Tiến sĩ Lê Hoàng Sơn ngƣời đã tận tình hƣớng dẫn và tạo điều kiện để em có thể hoàn thành luận văn này. Thứ hai em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới toàn thể các thầy cô giáo trong khoa Công nghệ thông tin trƣờng Đại học Công nghệ Hà Nội Đại học Quốc gia Hà Nội đã dạy bảo tận tình em trong suốt quá trình em học tập tại khoa. Thứ ba em xin đƣợc gửi lời cảm ơn tới các thầy cô các anh chị và các bạn trong Trung tâm Tính toán Hiệu năng cao trƣờng Đại học Khoa học tự nhiên đã giúp đỡ em trong suốt thời gian làm luận văn này. Cuối cùng em xin chân thành cảm ơn tới gia đình bạn bè đồng nghiệp đã luôn bên em cổ vũ động viên giúp đỡ em trong suốt quá trình học tập và thực hiện luận văn này. Luận văn này đƣợc thực hiện dƣới sự tài trợ của đề tài NAFOSTED mã số 102.05-2014.01. Mặc dù đã cố gắng hoàn thành luận văn trong phạm vi và khả năng cho phép nhƣng chắc chắn sẽ không tránh khỏi những thiếu sót. Em rất mong đƣợc sự góp ý .