Luận văn Kỹ thuật mạng Nơron và giải thuật di truyền trong khai phá dữ liệu và thử nghiệm ứng dụng

Trong những năm gần đây, vai trò của máy tính trong việc lưu trữ và xử lý thông tin ngày càng trở nên quan trọng. Bên cạnh đó, các thiết bị thu thập dữ liệu tự động cũng phát triển mạnh góp phần tạo ra những kho dữ liệu khổng lồ. Dữ liệu được thu thập và lưu trữ ngày càng nhiều nhưng người ra quyết định lại cần có những thông tin bổ ích, những “tri thức” rút ra từ những nguồn dữ liệu hơn là chính dữ liệu đó cho việc ra quyết định của mình. Với những yêu cầu đó, các mô hình CSDL truyền thống và ngôn ngữ thao tác dữ liệu không còn thích hợp nữa. Để có được tri thức từ CSDL, người ta đã phát triển các lĩnh vực nghiên cứu về tổ chức các kho dữ liệu và kho thông tin, các hệ trợ giúp ra quyết định, các phương pháp khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức trong CSDL. Trong số đó, khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu rất sôi động. Luận văn tập trung nghiên cứu kỹ thuật sử dụng mạng nơron và giải thuật di truyền trong khai phá dữ liệu, đặc biệt là giải pháp tích hợp giải thuật di truyền với giải thuật huấn luyện mạng nơron. Trên cơ sở đó, luận văn xây dựng chương trình dự báo dữ liệu sử dụng mạng nơron truyền thẳng huấn luyện bằng giải thuật lai GABP. Luận văn được trình bầy gồm 4 chương với nội dung chính nhưsau : Chương 1:Trình bầy một cách tổng quan về khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức trong CSDL. Trong đó đề cập đến các khái nệm, quá trình phát hiện tri thức, nhiệm vụ chính và các phương pháp khai phá dữ liệu cũng nhưnhững vấn đề thách thức trong nghiên cứu và áp dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu vào thực tế. Chương 2: Nghiên cứu kỹ thuật khai phá dữ liệu sử dụng mạng nơron và giải thuật di truyền, cụ thể là những vấn đề về lựa chọn cấu trúc mạng và các tham số, xây dựng giải thuật học và lan truyền trong mạng nơron, cũng nhưcách biểu diễn lời giải, các toán tử di truyền cơ bản và những cảitiến của giải thuật di truyền. Đồng thời, chương 2 cũng đưa ra những đánh giá về hiệu quả của kỹ thuật sử dụng mạng nơron và giải thuật di truyền trong khai phá dữ liệu, qua đó có thể định hướng cho việc lựa chọn phương pháp khai phá thích hợp cho các vấn đề thực tế. Chương 3 :Giới thiệu kiến trúc mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp, giải thuật BP, các vấn đề về sử dụng giải thuật BP và trình bầy giải pháp tích hợp giải thuật GA với giải thuật BP trong huấn luyện mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp. Chương 4 :Giới thiệu bài toán ứng dụng dự báo lũ trên sông, từ đó mô hình hoá bài toán, thiết kế thuật toán, dữ liệu và cài đặt chương trình thử nghiệm với công cụ mạng nơron truyền thẳng huấn luyện bằng giải thuật lai GA-BP.