TRƯỜNG ĐẠI HỌC NAM CẦN THƠ KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NAM CẦN THƠ KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 🙠🕮🙢 VŨ HOÀNG KHANG 1810375 ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG VIỆC GIẢI QUYẾT MỘT BỘ DỮ LIỆU PHÂN LỚP (MÁY HỌC TĂNG TIẾN GIẢI QUYẾT BÀI TỐN CHẨN ĐỐN GẠO) KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Ngành Công Nghệ Thông Tin Mã số ngành: 748201 Cần Thơ, 06/2022 TRƯỜNG ĐẠI HỌC NAM CẦN THƠ KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VŨ HOÀNG KHANG 1810375 ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG VIỆC GIẢI QUYẾT MỘT BỘ DỮ LIỆU PHÂN LỚP (MÁY HỌC TĂNG TIẾN GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN CHẨN ĐOÁN GẠO) KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Ngành Công Nghệ Thông Tin Mã số ngành: 748201 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN TS NGÔ HỒ ANH KHÔI Cần Thơ, 06/2022 CHẤP THUẬN CỦA HỘI ĐỒNG Khóa luận tốt nghiệp, sinh viên Vũ Hoàng Khang thực hướng dẫn giảng viên Ngơ Hồ Anh Khơi Khóa luận tốt nghiệp báo cáo Hội Đồng chấm khóa luận thơng qua ngày … tháng … năm 2022 Uỷ Viên Thư ký TS Ngô Hồ Anh Khôi ThS Trương Hùng Chen Phản biện Phản biện ThS Huỳnh Bá Lộc ThS Bùi Thị Diễm Trinh Chủ tịch hội đồng ThS Nguyễn Văn Linh LỜI CẢM ƠN Trong khoảng thời gian nghiên cứu tìm hiểu luận văn “Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Việc Giải Quyết Một Bộ Dữ Liệu Phân Lớp (Máy Học Tăng Tiến Giải Quyết Bài Tốn Chẩn Đốn Gạo)”, em ln quan tâm, hướng dẫn giúp đỡ tận tình người thầy, người cô Công Nghệ Thông Tin giúp em hiểu biết nhiều vấn đề trang bị cho em kiến thức, kỹ cần thiết Lời em xin tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến thầy, Khoa Cơng Nghệ Thơng Tin ln tận tình giúp đỡ, tạo điều kiện thuận lợi để em hồn thành khóa luận Đặc biệt em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành sâu sắc tới Giảng viên TS Ngô Hồ Anh Khôi người ln tận tình giúp đỡ, hướng dẫn em hồn thành tốt khóa luận Cuối em xin gửi lời cảm ơn đến người bạn ln gắn bó, giúp đỡ em hồn thành thật tốt khóa luận Tuy nhiên trình nghiên cứu đề tài, kiến thức đề tài hạn chế nên em khơng tránh khỏi thiếu sót tìm hiểu, đánh giá trình bày đề tài Em mong nhận quan tâm, góp ý thầy/ giảng viên mơn, để em có thêm kinh nghiệm quý báu cho công việc chuyên môn em sau Em xin chân thành cảm ơn! Cần Thơ, ngày… tháng… năm 2022 Sinh viên thực Vũ Hoàng Khang LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan khóa luận “Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Việc Giải Quyết Một Bộ Dữ Liệu Phân Lớp (Máy Học Tăng Tiến Giải Quyết Bài Toán Chẩn Đoán Gạo)”, trình bày báo cáo khố luận em tìm hiểu nghiên cứu độc lập, khơng có chép từ người khác Đây sản phẩm em nỗ lực nghiên cứu trình học tập học kì vừa qua (học kì II 2021- 2022) kết mang lại từ đồ án chưa dùng cho đồ án khác Cần Thơ, ngày… tháng… năm 2022 Sinh viên thực Vũ Hoàng Khang NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN Cần Thơ, ngày …tháng …năm 2022 Giảng viên hướng dẫn TS Ngô Hồ Anh Khôi NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN Cần Thơ, ngày …tháng …năm 2022 Giảng viên phản biện ThS Huỳnh Bá Lộc NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN Cần Thơ, ngày …tháng …năm 2022 Giảng viên phản biện ThS Bùi Thị Diễm Trinh MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH i DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ii TÓM TẮT iii CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1.1 Mục tiêu đề tài 1.2 Tình hình gạo 1.3 Phương pháp nghiên cứu 1.4 Phạm vi đề tài 1.5 Tổng kết CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tổng quan phần mềm .4 2.2 Lịch sử thuật toán máy học tăng tiến môi trường biến đổi 2.2.1 Sự tiến hóa khái niệm lớp môi trường cố định (môi trường tĩnh) .10 2.2.2 Sự tiến hóa khái niệm lớp môi trường không cố định 14 2.2.3 Bổ sung khái niệm môi trường cố định .15 2.2.4 Thêm số khái niệm môi trường không cố định 17 2.3 Giới thiệu iSVM gia tăng lớp (mOC-iSVM) 18 2.3.1 Phân loại theo SVM lớp (OC-SVM) .18 2.3.1.1 Giai đoạn huấn luyện 19 2.3.1.2 Giai đoạn phân loại 19 2.3.2 Cấu trúc mOC-iSVM 20 2.3.2.1 Nguyên tắc mOC-iSVM 20 2.3.2.2 Tối ưu hóa thơng số 22 2.3.2.3 Thuật toán mOC-iSVM 22 2.3.2.4 Phiên mOC-iSVM.AP (SVM hỗ trợ theo tuổi) 24 2.4 Xây dựng hệ thống dựa yêu cầu 27 2.5 Những phần mềm dùng đề tài .30 2.5.1 Visual Studio Code 30 2.5.2 Django .31 2.5.3 Scikit-Learn .33 2.6 Tổng kết 34 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ ĐỀ TÀI 35 3.1 Mô tả phương pháp thực nghiệm 35 3.2 Kết Model thực nghiệm 39 3.3 Tổng kết 42 CHƯƠNG 4: GIAO DIỆN SẢN PHẨM .43 4.1 Giới thiệu phần mềm 43 4.2 Hướng dẫn cài đặt 43 4.3 Giao diện đăng nhập .43 4.4 Giao diện chẩn đoán 45 4.5 Giao diện trang mOC-iSVM.AP 46 4.6 Giao diện trang Cut File 46 4.7 Giao diện tìm số nu gamma tốt 47 4.8 Giao diện Vẽ biểu đồ 47 4.9 Giao diện trang test .48 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 49 TÀI LIỆU THAM KHẢO 50 DANH MỤC HÌNH Hình 1: Bộ liệu thơ .4 Hình 2: Dữ liệu qua xử lý .6 Hình 3: Bốn kiểu tiến hóa khái niệm: Sudden concept drift (a), Gradual concept drift (b), Recurring concept drift (c) Hình 4: Huấn luyện với phương pháp Syed 11 Hình 5: Minh họa thuật tốn OC-SVM 20 Hình 6: Phân loại liệu (ký hiệu n) theo mOC-iSVM 21 Hình 7: Sơ đồ quy trình huấn luyện mOC-iSVM .22 Hình 8: Mơ hình mOC-iSVM.AP với α = 1, α tuổi 26 Hình 9: Mơ hình hệ thống 30 Hình 10: Ma trận dương tính, âm tính 35 Hình 11: Biểu đồ phần trăm trung bình thuật tốn thực nghiệm theo tuổi (nhóm liệu) 39 Hình 12: Biểu đồ kết Model thực nghiệm theo độ tuổi (nhóm liệu) 41 Hình 13: Giao diện đăng nhập 44 Hình 14: Giao diện chẩn đốn gạo 45 Hình 15: Giao diện chức mOC-iSVM.AP .46 Hình 16: Giao diện chức Cut File 46 Hình 17: Giao diện Find best gamma nu 47 Hình 18: Giao diện Draw Chart 47 Hình 19: Giao diện trang Test 48 i DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT AI : Artificial Intelligence SVM : Support Vector Machines mOC-iSVM : multi One-Class incremental Support Vector Machines mOC-iSVM.AP : multi One-Class incremental SVM with Age Pruning VFDT : Very Fast Decision Tree ART : Adaptive Resonance Theory FIS : Fuzzy Inference Systems NCL : Negative Correlation In Incremental Learning Fixed Size NC : Fixed Size Negative Correlation GNCL : Growing Negative Correlation In Incremental Learning K-NN : K-Nearest Neighbors RN Radius Neighbors OC-SVM : One-Class Support Vector Machines TPR : True Positive Rate FPR : False Positive Rate TNR : True Negative Rate FNR : False Negative Rate MLP : Multi-layer Perceptron BernoulliNB : Bernoulli Naive Bayes LDA : Linear Discriminant Analysis ii TÓM TẮT Hiện với phát triển mạnh mẽ khoa học cơng nghệ, hồ nhập thiết bị công nghệ vào đời sống người chuyện khoa học viễn tưởng Mỗi người thời đại ln có bên smartphone mà thứ xuất Cùng với phát triển giông bão khoa học công nghệ, trí tuệ nhân tạo phát triển quan trọng giới ngày Trí tuệ nhân tạo gì? Trí tuệ nhân tạo (AI) lĩnh vực nghiên cứu máy tính ứng dụng để bắt chước trí thơng minh người [1] Máy học trường AI phương pháp tiếp cận thống kê toán học áp dụng để cải thiện hiệu suất máy tính Trí tuệ nhân tạo (AI) đóng góp đáng kể vào việc giải loạt vấn đề nông nghiệp thập kỷ qua Học sâu, lĩnh vực AI có tính linh hoạt cao hỗ trợ trích xuất tính tự động, ngày ứng dụng nhiều lĩnh vực nghiên cứu nông nghiệp Keywords— Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Việc Giải Quyết Một Bộ Dữ Liệu Phân Lớp, Máy Học Tăng Tiến Giải Quyết Bài Toán Chẩn Đoán Gạo, mOC- iSVM.AP, mOC-iSVM iii