- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
Danh mục TaiLieu.VN
Tìm hiểu ngôn ngữ Ontology Owl 2 và ứng dụng
Giới thiệu Logic mô tả; Web ngữ nghĩa và ngôn ngữ Ontology dành cho Web Owl 2; Xây dựng Ontology Owl 2 biểu diễn cơ sở tri thức về chương trình đào tạo đại học và ứng dụng. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447
11 p husc 27/02/2024 32 0
Từ khóa: Khoa học máy tính, Logic mô tả, Web ngữ nghĩa, Ngôn ngữ Ontology, Cây phân lớp, Định nghĩa lớp phức, Kiểu dữ liệu, Bài toán xây dựng, Chương trình java
Giáo trình Xử lý số liệu khí tượng và dự báo thời tiết bằng phương pháp thống kê vật lý: Phần 2
Giáo trình Xử lý số liệu khí tượng và dự báo thời tiết bằng phương pháp thống kê vật lý: Phần 2 cung cấp cho người đọc những kiến thức về cơ sở toán học và một số kết quả ứng dụng của các phương pháp thống kê trong dự báo thời tiết. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm những nội dung chi tiết.
59 p husc 26/01/2024 17 0
Từ khóa: Giáo trình Xử lý số liệu khí tượng, Dự báo thời tiết, Phương pháp thống kê vật lý, Cơ sở toán học, Phương pháp hồi quy tuyến tính nhiều chiều, Phương pháp phân lớp
Thuật toán phân loại ảnh viễn thám bằng mạng nơ ron nhân tạo một lớp
Bài báo đề xuất thuật toán chi tiết huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo một lớp và ứng dụng phân loại ảnh viễn thám. Kết quả thực nghiệm, đánh giá độ chính xác cho thấy, phương pháp này hoàn toàn khả thi và đơn giản để bán tự động hóa phân loại các đối tượng thể hiện trên ảnh viễn thám, phục vụ cho việc thành lập, cập nhật dữ liệu...
5 p husc 29/01/2021 125 0
Từ khóa: Mạng nơ ron nhân tạo, Phân loại ảnh viễn thám, Dữ liệu không gian địa lý, Mạng nơ ron một lớp, Thuật toán huấn luyện mạng
Xây dựng cây quyết định mờ theo cách tiếp cận của đại số gia tử.
Nghiên cứu các phương pháp xây dựng cây quyết định rõ đã có, đề xuất các thuật toán học phân lớp bằng cây quyết định mờ theo hướng tăng độ chính xác cho quá trình sử dụng. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447
14 p husc 23/12/2020 212 0
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Đại số gia tử, Hàm đo, Phân lớp dữ liệu, Cây quyết định mờ, Khai phá dữ liệu, Thuật toán phân lớp
Thuật toán khai thác tập thường xuyên hiệu quả dựa trên kỹ thuật phân lớp dữ liệu
Trong bài báo này các tác giả đề xuất phương án giải quyết bài toán trên bằng cách phân hoạch dữ liệu thành N lớp, mỗi lớp được lưu trữ độc lập thành 1 file trên bộ nhớ ngoài và đề xuất thuật toán SPP-Mining để khai thác các tập thường xuyên với ngưỡng So tùy ý và được xử lý song song trên N máy.
12 p husc 31/01/2018 219 1
Từ khóa: Thuật toán khai thác, Kỹ thuật phân lớp dữ liệu, Phân lớp dữ liệu, Đề xuất thuật toán SPP-Mining, Phân hoạch dữ liệu, Phân hoạch dữ liệu thành N lớp
Độ đo tương tự hỗn hợp đóng vai trò quan trọng trong các bài toán phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu dựa trên khoảng cách hay dựa trên độ tương tự giữa các đối tượng như bài toán phân lớp, phân cụm,... Bài báo trình bày chi tiết hơn về độ đo tương tự hỗ hợp có trọng số được xác định tự động dựa trên lý thuyết tập thô.
10 p husc 31/01/2018 259 1
Từ khóa: Độ đo tương tự hỗn hợp, Bài toán phân lớp dữ liệu, Phân lớp dữ liệu, Trọng số MSM-R, Bài toán phát hiện tri thức, Khai phá dữ liệu, Lý thuyết tập thô
Nghiên cứu một số kỹ thuật phân lớp mờ và ứng dụng tư vấn tuyển sinh đại học
Trình bày khái quát về khái niệm phân lớp dữ liệu, các kỹ thuật phân lớp dữ liệu gồm phân lớp cây quyết định và phân lớp K – láng giềng gần nhất; các vấn đề trong phân lớp dữ liệu như chuẩn bị dữ liệu, làm sạch dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 02343. 822440 -...
9 p husc 10/01/2018 208 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Phân lớp dữ liệu, Dữ liệu mờ, Biến ngôn ngữ, Logic mờ, Bài toán tư vấn
Nghiên cứu phát hiện đối tượng từ dữ liệu Video.
Xây dựng giải thuật theo dõi tự động các đối tượng có trong video. Giải thuật theo dõi cần có độ chính xác tốt, đồng thời chi phí tính toán thấp phục vụ các ứng dụng thời gian thực. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447
5 p husc 23/10/2017 225 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Theo vết đối tượng, Bài toán theo vết, Ánh xạ không gian, Dữ liệu nhiều lớp, Bộ phân lớp, Bộ bất biến, Siêu phẳng phân hoạch.
Tìm hiểu về khai phá dữ liệu đồ thị.
Trình bày về khai phá dữ liệu, phân lớp dữ liệu và khai phá luật kết hợp. một số khái niệm về đồ thị, đồ thị con thường xuyên, khai phá đồ thị con thường xuyên dựa vào Apriori và thuật toán tăng trưởng nền. ứng dụng của khai phá đồ thị là dự đoán phân loại của enzyme và khai phá cây con thường xuyên trên cơ sở dữ liệu weblogs. Ghi chú:...
5 p husc 20/10/2017 283 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Dữ liệu, Các loại dữ liệu, Khai phá dữ liệu, Phân lớp dữ liệu, Mô hình phân lớp, Đồ thị con, Dữ liệu đồ thị, Thuật toán, Bài toán ứng dụng, Quy ước biểu diễn, Cấu trúc dữ liệu đồ thị.
Xây dựng hệ hỗ trợ dự báo khả năng bỏ học của học sinh.
Nghiên cứu về kỹ thuật nâng cao độ chính xác cho dữ liệu mất cân bằng lớp, về thuật các thuật toán đã nghiên cứu để xây dựng mô hình dự báo khả năng học sinh bỏ học theo thuật toán Bayes và C4.5. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447
6 p husc 20/10/2017 264 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khai phá dữ liệu, Luật kết hợp, THuật toán CI3, Thuật toán C4.5, Cây phân lớp, Việc phân lớp, Giới thiệu phần mềm, Dự báo học sinh bỏ học, Thu thập dữ liệu, Mô hình J48.
Tìm hiểu thuật toán ADTDA và FID3 xây dựng cây quyết định dựa vào tập thô.
Trình bày một số phương pháp tổng quan để xây dựng cây quyết định dựa vào tập thô và thuật toán ID3, ADTDA, FID3 xây dựng cây quyết định. Phát biểu bài toán để kiểm chứng thuật toán ID3, ADTDA, FID3 xây dựng cây quyết định trên bộ dữ liệu demo. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447
5 p husc 20/10/2017 254 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Tập mờ, Biến ngôn ngữ, Khai phá dữ liệu, Tập thô, Bảng quyết định, Cây quyết định, Thuật toán ID3, Phân lớp dữ liệu.
Tìm hiểu một số kỹ thuật khai phá dữ liệu và ứng dụng vào dự báo nguy cơ mắc bệnh trầm cảm.
Tìm hiểu về lý thuyết khai phá dữ liệu và hệ hỗ trợ ra quyết định dựa vào tìm hiểu những biểu hiện về bệnh trầm cảm, từ đó có thể đưa ra một số giải pháp nâng cao sự hiểu biết của bản thân, cũng như giúp bản thân người mắc bệnh tránh được căn bệnh nguy hiểm này, mặt khác có thể giúp người bệnh tự điều trị cũng như phòng tránh...
6 p husc 13/10/2017 280 1
Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khai phá dữ liệu, Các loại dữ liệu, Phân lớp dữ liệu, Phân cụm dữ liệu, Cây quyết định, Thuật toán Bayes, Quyết định lâm sàng, Rối loạn trầm cảm, Các loại trầm cảm, Tập dữ liệu mẫu.
Đăng nhập
Bộ sưu tập nổi bật
17 11504
Bộ sưu tập tài liệu Toán học hay
24 7290
Tuyển tập tác phẩm văn học hay
15 7021
Tin nhanh
Công bố quyết định bổ nhiệm Phó Hiệu trưởng nhiệm kỳ 2009 – 2014.
Hội Cựu giáo chức Trường Đại học Khoa học Huế: Gặp mặt đầu năm Xuân Nhâm Thìn 2012.
Lễ kỷ niệm 82 năm thành lập Đảng Cộng Sản Việt Nam (3/2/1930 – 3/2/2012)
Gặp mặt chúc Tết cán bộ của Trường nghỉ hưu tại Huế nhân dịp Tết Nhâm Thìn 2012.