Mục đích nghiên cứu của đề tài là nghiên cứu bài toán phân cụm mờ cộng tác, các vấn đề còn tồn tại của phân cụm mờ cộng tác khi ứng dụng trong các bài toán thực tế và đề ra các mô hình, giải pháp nâng cao hiệu quả phân cụm: Giải pháp cho vấn đề không rõ ràng, không chắc chắn của dữ liệu thực tế cần phân cụm. Giải pháp cho vấn đề dữ liệu phức tạp, hình dạng và sự chia tách các cụm không tuyến tính. | Tóm tắt Luận án tiến sĩ Toán học: Phát triển một số mô hình phân cụm mờ cộng tác BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ ĐẶNG TRỌNG HỢP PHÁT TRIỂN MỘT SỐ MÔ HÌNH PHÂN CỤM MỜ CỘNG TÁC Chuyên ngành: Cơ sở toán học cho tin học Mã số: 9460110 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC HÀ NỘI - 2019 Công trình được hoàn thành tại HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ Người hướng dẫn khoa học PGS. TS Ngô Thành Long Phản biện 1: NGUYỄN CÁT HỒ VIỆN CNTT - VIỆN HÀN LÂM KHCN VIỆT NAM Phản biện 2: TRẦN NGUYÊN NGỌC HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ Phản biện 3: LÊ TRỌNG VĨNH ĐH KHTN - ĐH QUỐC GIA HÀ NỘI Luận án được bảo vệ tại Hội đồng đánh giá luận án cấp Học viện theo quyết định số 2110/QĐ-HV, ngày 14 tháng 06 năm 2019 của Giám đốc Học viện Kỹ thuật Quân sự, họp tại Học viện Kỹ thuật Quân sự vào hồi giờ ngày tháng năm 2019. Có thể tìm hiểu luận án tại: - Thư viện Học viện Kỹ thuật Quân sự. - Thư viện Quốc gia. 1 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của nội dung nghiên cứu. Trong thực tế, dữ liệu phân cụm thường có sự không chắc chắn và có nhiễu, nhiều dữ liệu có sự chia tách các cụm không tuyến tính, nhiều loại dữ liệu có số chiều và kích thước lớn. Hiện nay có nhiều nhà khoa học quan tâm đến bài toán phân cụm cộng tác, tuy nhiên những vấn đề trên vẫn chưa có các nghiên cứu và giải pháp một cách triệt để. 2. Mục tiêu nghiên cứu của luận án Nghiên cứu bài toán phân cụm mờ cộng tác, các vấn đề còn tồn tại của phân cụm mờ cộng tác khi ứng dụng trong các bài toán thực tế và đề ra các mô hình, giải pháp nâng cao hiệu quả phân cụm: - Giải pháp cho vấn đề không rõ ràng, không chắc chắn của dữ liệu thực tế cần phân cụm. - Giải pháp cho vấn đề dữ liệu phức tạp, hình dạng và sự chia tách các cụm không tuyến tính. - Giải pháp cho vấn đề dữ liệu nhiều chiều, kích thước lớn, độ phức tạp tính toán cao thường gặp trong thực tế hiện nay. 3. Đối tượng nghiên cứu Các thuật toán phân cụm mờ, .
