Slide Xử lý thông tin mờ - P1 (HUST)
Génération de l'aperçu...
Slide bài giảng về xử lý thông tin mờ từ HUST, trình bày các kiến thức cơ bản về lý thuyết tập mờ, biến ngôn ngữ, các phép toán với tập mờ và ứng dụng xử lý các thông tin không chính xác, không đầy đủ, không chắc chắn.
Description
XỬ LÝ THÔNG TIN MỜ TDK fb.com/groups/ MỞ ĐẦU Mục đích môn học: Trình bày các kiến thức cơ bản về lý thuyết tập mờ và ứng dụng xử lý các thông tin không chính xác, không đầy đủ, không chắc chắn. Nội dung môn học: Tập mờ, quan hệ mờ, suy diễn mờ Hệ mờ và ứng dụng Đánh giá: Điểm giữa kỳ, bài tập lớn Thi kết thúc môn học fb.com/groups/ TÀI LIỆU THAM KHẢO Hồ Thuần, Đặng Thanh Hà, Logic mờ và ứng dụng, Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Hà Nội T.J. Ross, Zimmermann, …, FSS … fb.com/groups/ CHƯƠNG 1 - NHẬP MÔN Thông tin và xử lý thông tin Biến ngôn ngữ fb.com/groups/ THÔNG TIN VÀ XỬ LÝ THÔNG TIN Con người tư duy trên ngôn ngữ tự nhiên Học, quy nạp Diễn giải, chuẩn hóa Suy luận Cần có các mô hình để biểu diễn và xử lý thông tin Thông tin: Các yếu tố mơ hồ, không chính xác, không đầy đủ, không rõ ràng … (khoảng, xấp xỉ, gần, hơn, …) Không gian tham chiếu X Các yếu tố không chắc chắn, độ tin cậy, nhiễu …(có thể, hầu hết, ít nhất, …) Độ tin cậy (đúng, sai) [0,1] µ Có trường hợp không đúng, không sai fb.com/groups/ THÔNG TIN VÀ XỬ LÝ THÔNG TIN Ví dụ: cơ sở dữ liệu (Họtên, Tuổi, Lương) t1 = (“Nguyễn Văn A”, 26, 3000000) t2 = (“Phạm Văn B”, xấp xỉ 25, cao) Thêm thuộc tính: Độtincậy (Họtên, Tuổi, Lương, Độtincậy) t2 = (“Phạm Văn B”, xấp xỉ 25, cao, 0.8) fb.com/groups/ BIẾN NGÔN NGỮ (V, TV, X, G, M), trong đó: V là tên của biến ngôn ngữ TV là tập giá trị của biến ngôn ngữ X là không gian tham chiếu G là cú pháp sản sinh ra các phần tử TV M là tập các luật ngữ nghĩa fb.com/groups/ VÍ DỤ BIẾN NGÔN NGỮ TUỔI {young, old, very old, moreorless young, not old and not young, …} [0, 100] T ← A | T or A; A ← B | A and B; B ← C | not C; C ← (T) | D | E D ← very D | moreorless D | young E ← very E | moreorless E | old Mold, Myoung, Mvery, Mand, … fb.com/groups/ VÍ DỤ BIẾN
Résumé IA
- Nom du document
- Slide Xử lý thông tin mờ - P1 (HUST)
- École / Cours
- Đại học Bách khoa Hà Nội · Xử lý thông tin mờ
- Contenu
- Tài liệu về lý thuyết tập mờ và ứng dụng
- Table des matières
- MỞ ĐẦU
- TÀI LIỆU THAM KHẢO
- CHƯƠNG 1 - NHẬP MÔN
- THÔNG TIN VÀ XỬ LÝ THÔNG TIN
- BIẾN NGÔN NGỮ
- CHƯƠNG 2 - TẬP MỜ
- Pages
- 31 pages
- Téléversé par
- lienhejb
Foire aux questions
Ce document est-il gratuit ?
Oui. « Slide Xử lý thông tin mờ - P1 (HUST) » est gratuit — il suffit de vous connecter et de cliquer sur Télécharger pour obtenir le fichier original.
Combien de pages compte ce document ?
Le document contient 31 pages, pour le cours Xử lý thông tin mờ. Vous pouvez le prévisualiser en ligne avant de le télécharger.
Puis-je prévisualiser avant de télécharger ?
Oui. Vous pouvez prévisualiser ce document directement sur cette page avec le lecteur en ligne, puis décider de le télécharger ou non.
Slide Xử lý thông tin mờ - P1 (HUST)
Génération de l'aperçu...
XỬ LÝ THÔNG TIN MỜ TDK fb.com/groups/ MỞ ĐẦU Mục đích môn học: Trình bày các kiến thức cơ bản về lý thuyết tập mờ và ứng dụng xử lý các thông tin không chính xác, không đầy đủ, không chắc chắn. Nội dung môn học: Tập mờ, quan hệ mờ, suy diễn mờ Hệ mờ và ứng dụng Đánh giá: Điểm giữa kỳ, bài tập lớn Thi kết thúc môn học fb.com/groups/ TÀI LIỆU THAM KHẢO Hồ Thuần, Đặng Thanh Hà, Logic mờ và ứng dụng, Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Hà Nội T.J. Ross, Zimmermann, …, FSS … fb.com/groups/ CHƯƠNG 1 - NHẬP MÔN Thông tin và xử lý thông tin Biến ngôn ngữ fb.com/groups/ THÔNG TIN VÀ XỬ LÝ THÔNG TIN Con người tư duy trên ngôn ngữ tự nhiên Học, quy nạp Diễn giải, chuẩn hóa Suy luận Cần có các mô hình để biểu diễn và xử lý thông tin Thông tin: Các yếu tố mơ hồ, không chính xác, không đầy đủ, không rõ ràng … (khoảng, xấp xỉ, gần, hơn, …) Không gian tham chiếu X Các yếu tố không chắc chắn, độ tin cậy, nhiễu …(có thể, hầu hết, ít nhất, …) Độ tin cậy (đúng, sai) [0,1] µ Có trường hợp không đúng, không sai fb.com/groups/ THÔNG TIN VÀ XỬ LÝ THÔNG TIN Ví dụ: cơ sở dữ liệu (Họtên, Tuổi, Lương) t1 = (“Nguyễn Văn A”, 26, 3000000) t2 = (“Phạm Văn B”, xấp xỉ 25, cao) Thêm thuộc tính: Độtincậy (Họtên, Tuổi, Lương, Độtincậy) t2 = (“Phạm Văn B”, xấp xỉ 25, cao, 0.8) fb.com/groups/ BIẾN NGÔN NGỮ (V, TV, X, G, M), trong đó: V là tên của biến ngôn ngữ TV là tập giá trị của biến ngôn ngữ X là không gian tham chiếu G là cú pháp sản sinh ra các phần tử TV M là tập các luật ngữ nghĩa fb.com/groups/ VÍ DỤ BIẾN NGÔN NGỮ TUỔI {young, old, very old, moreorless young, not old and not young, …} [0, 100] T ← A | T or A; A ← B | A and B; B ← C | not C; C ← (T) | D | E D ← very D | moreorless D | young E ← very E | moreorless E | old Mold, Myoung, Mvery, Mand, … fb.com/groups/ VÍ DỤ BIẾN
Lire le document entier
- Nom du document
- Slide Xử lý thông tin mờ - P1 (HUST)
- École / Cours
- Đại học Bách khoa Hà Nội · Xử lý thông tin mờ
- Contenu
- Tài liệu về lý thuyết tập mờ và ứng dụng
- Table des matières
- MỞ ĐẦU
- TÀI LIỆU THAM KHẢO
- CHƯƠNG 1 - NHẬP MÔN
- THÔNG TIN VÀ XỬ LÝ THÔNG TIN
- BIẾN NGÔN NGỮ
- CHƯƠNG 2 - TẬP MỜ
- Pages
- 31 pages
- Téléversé par
- lienhejb
Commentaires (0)
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !
K5 Bộ đề luyện thi Trạng Nguyên Tiếng Việt (NXB DHQG)
K2 Bộ đề luyện thi Trạng Nguyên Tiếng Việt (NXB DHQG)
K3 Bộ đề luyện thi Trạng Nguyên Tiếng Việt (NXB DHQG)
K4 Bộ đề luyện thi Trạng Nguyên Tiếng Việt (NXB DHQG)
K1 Bộ đề luyện thi Trạng Nguyên Tiếng Việt (NXB DHQG)
Commentaires (0)
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !