1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội

114 618 1

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 114
Dung lượng 6,47 MB

Nội dung

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG VŨ CA GIÁP XÂY DỰNG HỆ TRỢ GIÚP RA QUYẾT ĐỊNH TRONG CÔNG TÁC TUYỂN SINH ĐẠI HỌC HỆ TỪ XA TẠI VIỆN ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2012 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG VŨ CA GIÁP XÂY DỰNG HỆ TRỢ GIÚP RA QUYẾT ĐỊNH TRONG CÔNG TÁC TUYỂN SINH ĐẠI HỌC HỆ TỪ XA TẠI VIỆN ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Phan Huy Khánh Đà Nẵng - Năm 2012 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: a. Những nội dung trong luận văn này là do tôi thực hiện dưới sự hướng dẫn trực tiếp của PGS. TS. Phan Huy Khánh. b. Mọi tham khảo dùng trong luận văn đều được trích dẫn rõ ràng và trung thực tên tác giả, tên công trình, thời gian, địa điểm công bố. c. Mọi sao chép không hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo, hay gian trá, tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm. Tác giả Vũ Ca Giáp ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i MỤC LỤC ii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC BẢNG vi DANH MỤC CÁC HÌNH vii MỞ ĐẦU 1 1. Lý do chọn đề tài 1 2. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu 4 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 4 4. Phương pháp nghiên cứu 5 5. Kết quả đạt được 5 6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn 6 7. Bố cục luận văn 6 CHƯƠNG 1 - CƠ SỞ LÝ THUYẾT 7 1.1. HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH 7 1.1.1. Mở đầu 7 1.1.2. Khái niệm hệ trợ giúp quyết định 8 1.1.3. Quá trình ra quyết định 8 1.1.4. Các thành phần của hệ trợ giúp quyết định 11 1.2. RA QUYẾT ĐỊNH TRONG QUẢN LÝ 12 1.2.1. Mở đầu 12 1.2.2. Các phương pháp ra quyết định trong quản lý 13 1.2.2.1. Ra quyết định theo cấu trúc của vấn đề 13 1.2.2.2. Ra quyết định theo tính chất của vấn đề 14 1.2.2.3. Ra quyết định trong điều kiện rủi ro 15 1.2.2.4. Ra quyết định đa yếu tố (Multi-Factor Decision Making) 20 1.2.3. Các bước của quá trình ra quyết định 23 1.2.4. Bài toán ra quyết định 23 iii 1.3. CÂY QUYẾT ĐỊNH 24 1.3.1. Giới thiệu chung 25 1.3.2. Phân lớp dữ liệu dựa trên các kiểu cây quyết định 26 1.3.3. Giải thuật cơ bản xây dựng cây quyết định 28 1.3.4. Chọn thuật toán C4.5 xây dựng cây quyết định 29 1.4. THUẬT TOÁN C4.5 30 1.4.1. Giới thiệu 30 1.4.2. Giải thuật C4.5 xây dựng cây quyết định từ trên xuống 33 1.4.2.1. Thuật toán C4.5 35 1.4.2.2. Đánh giá độ phức tạp của thuật toán C4.5 36 1.4.2.3. Chọn thuộc tính phân loại tốt nhất 37 1.4.2.4. Entropy đo tính thuần nhất của tập ví dụ 37 1.4.2.5. Lượng thông tin thu được đo mức độ giảm Entropy mong đợi 39 1.4.2.6. Tỷ suất lợi ích Gain Ratio 40 1.4.3. Phương pháp đánh giá mức độ hiệu quả 41 1.4.4. Chuyển cây về dạng luật 42 1.4.5. Ứng dụng tập luật 42 CHƯƠNG 2 - PHÂN TÍCH THỰC TRẠNG CÔNG TÁC TUYỂN SINH TẠI VIỆN ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI 44 2.1. GIỚI THIỆU VỀ VIỆN ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI 44 2.2. CÔNG TÁC TUYỂN SINH ĐẠI HỌC HỆ TỪ XA 46 2.2.1. Quy trình tuyển sinh 46 2.2.2. Mô hình tuyển sinh 47 2.2.3. Mục tiêu tuyển sinh 48 2.2.4. Thực trạng tuyển sinh 48 2.2.5. Vấn đề trợ giúp quyết định 54 2.2.6. Giải pháp xây dựng hệ thống trợ giúp quyết định. 54 2.3. ỨNG DỤNG CÂY QUYẾT ĐỊNH 55 2.3.1. Lượng hóa dữ liệu để đưa vào thuật toán C4.5 55 2.3.2. Phân tích dữ liệu 56 iv 2.3.3. Triển khai giải thuật C4.5 xây dựng cây quyết định 61 2.3.4. Tạo luật từ cây quyết định 67 CHƯƠNG 3 - XÂY DỰNG ỨNG DỤNG THỬ NGHIỆM 69 3.1. XÂY DỰNG ỨNG DỤNG TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH 69 3.1.1. Chức năng của hệ thống 69 3.1.2. Kiến trúc tổng thể của hệ thống 70 3.1.3. Đặc tả chi tiết các thành phần 71 3.1.4. Cài đặt chương trình 73 3.2. THỬ NGHIỆM ỨNG DỤNG 73 3.2.1. Huấn luyện cây quyết định 73 3.2.2. Áp dụng cây quyết định 75 3.3. ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ THỰC HIỆN 77 3.3.1. Về ứng dụng hệ thống 77 3.3.2. Về hiệu quả trong công tác tuyển sinh. 77 KẾT LUẬN 81 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 83 QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI 85 PHỤ LỤC 86 v DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT TIẾNG VIỆT VĐHMHN Viện Đại học Mở Hà Nội UBND Ủy ban nhân dân GD & ĐT Giáo dục và Đào tạo TT GDTX Trung tâm giáo dục thường xuyên TT BDTC Trung tâm bồi dưỡng tại chức ĐH Đại học CĐ Cao đẳng PTTH Phổ thông trung học CNTT Công nghệ thông tin TIẾNG ANH DSS Decision Support System KDD Knowledge Discovery in Database DBMS Database Management System MBMS Modelbase Management System EMV Expected Moneytary Value EOL Expected Opportunity Loss EVPI Expected Value of Perfect Information EVWPI Expected Value With Perfect Information MFEP Muli-Factor Evaluation Process vi DANH MỤC CÁC BẢNG Số hiệu bảng Tên bảng Trang 1.1 Minh họa các thành phần của mô hình 10 1.2 Bảng số liệu tính EMV(i) 16 1.3 Bảng số liệu tính thiệt hại cơ hội OLij 17 1.4 Gán trọng số cho các yếu tố quan trọng 22 1.5 Bảng lượng giá đa yếu tố 22 1.6 Bảng số liệu ban đầu 24 1.7 Tập dữ liệu huấn luyện cho khái niệm “quyết định tuyển sinh” 31 2.1 Bảng dữ liệu mẫu trợ giúp quyết định 55 2.2 Bảng dữ liệu quyết định công tác tuyển sinh 57 2.3 Bảng dữ liệu rút gọn 60 2.4 Bảng Entropy(S) phân theo chuyên ngành đào tạo 62 2.5 Độ lợi thông tin của thuộc tính “Nhu cầu xã hội” 62 2.6 Độ lợi thông tin của thuộc tính “Tỷ lệ bỏ học” 63 2.7 Độ lợi thông tin của thuộc tính “Cạnh tranh” 63 2.8 Bảng so sánh kết quả tính GainRatio của các thuộc tính 63 2.9 Bảng dữ liệu trường hợp NCXH = 80 110 64 2.10 Độ lợi thông tin của thuộc tính “Chuyên ngành đào tạo” 65 2.11 Độ lợi thông tin của thuộc tính “Tỷ lệ bỏ học” 65 2.12 Độ lợi thông tin của thuộc tính “Cạnh tranh” 65 2.13 Kết quả tính SplitInfor và GainRatio 65 3.1 Bảng thống kê nguyên nhân tuyển sinh không hiệu quả 79 3.2 Bảng thống kê hiệu quả tuyển sinh của các ngành đào tạo 79 vii DANH MỤC CÁC HÌNH Số hiệu hình vẽ Tên hình vẽ Trang 1.1 Sơ đồ mô tả quá trình ra quyết định 9 1.2 Các thành phần của hệ trợ giúp quyết định 11 1.3 Cây quyết định 19 1.4 Kết quả tính toán của cây quyết định 20 1.5 Xây dựng mô hình 27 1.6 Sử dụng mô hình 28 1.7 Cây quyết định cho khái niệm “quyết định tuyển sinh” 32 1.8 Một phần cây quyết định được xây dựng 34 1.9 Entropy(S) 38 1.10 Cây quyết định đã được xây dựng hoàn chỉnh 40 2.1 Mô hình tuyển sinh 47 2.2 Các giai đoạn chính của quá trình đào tạo 48 2.3 Cây quyết định cấp 1 63 2.4 Cây quyết định ứng với nhánh NCXH = 70 100 66 2.5 Cây quyết định hoàn chỉnh 67 3.1 Kiến trúc tổng thể của hệ thống 71 3.2 Cấu trúc tệp dữ liệu huấn luyện 72 3.3 Cấu trúc tệp dữ liệu kiểm thử 72 3.4 Mô tả quá trình tiền xử lý dữ liệu 73 3.5 Mô tả quá trình phân tích dữ liệu 74 3.6 Chọn dữ liệu huấn luyện 75 3.7 Hiển thị dữ liệu được huấn luyện 75 3.8 Cây quyết định ứng với dữ liệu được huấn luyện 75 3.9 Tập luật ứng với dữ liệu được huấn luyện 76 3.10 Màn hình chọn file dữ liệu kiểm thử 76 3.11 Hiển thị kết quả file kiểm thử 76 3.12 Hiển thị kết quả áp dụng cây quyết định 77 3.13 Hình ảnh tổng thể của chương trình 77 3.14 Hiển thị kết quả các lớp tuyển sinh đạt hiệu quả về mặt kinh tế 78 3.15 Hiển thị kết quả các lớp TS không đạt hiệu quả về mặt kinh tế 79 1 MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Hiện nay, kinh tế thế giới đang chuyển nhanh sang kinh tế tri thức, với sự đóng góp của các ngành có chất lượng tri thức cao như: công nghệ thông tin, công nghệ sinh học, công nghệ nano,… Trong xu thế hội nhập với thế giới, Việt Nam không thể đứng ngoài dòng chảy của hướng phát triển này, với thực tế là nhu cầu nhân lực của các thành phần kinh tế trong cả nước và nhu cầu học tập của lực lượng lao động rất lớn (phụ lục 1) [22]. Tuy nhiên, trong hoàn cảnh kinh tế đất nước còn nhiều khó khăn, mặc dù đã ưu tiên trích một tỷ lệ ngân sách quốc gia khá cao cho giáo dục đào tạo, nhưng vẫn không thể đáp ứng được nhu cầu về cơ sở vật chất, trang thiết bị, giáo trình,… cho các trường đại học, cao đẳng,… Vì vậy chủ trương xã hội hóa giáo dục để huy động mọi nguồn lực cho giáo dục, đào tạo là một hướng đi tất yếu của Nhà nước ta trong thời điểm hiện nay. Trong bối cảnh đó, Viện Đại học Mở Hà Nội (VĐHMHN) đã được thành lập ngày 03/11/1993 theo quyết định 535/TTg của Thủ tướng Chính phủ. Với nhiệm vụ chính trị là liên kết với các trường Đại học, Cao đẳng và các Trung tâm Giáo dục thường xuyên tại các tỉnh, thành phố trên cả nước để đào tạo và phát triển đại học hệ Từ xa, nhằm đào tạo nguồn nhân lực có chất lượng phục vụ cho sự nghiệp phát triển kinh tế xã hội, đặc biệt là sự nghiệp Công nghiệp hóa - Hiện đại hóa của đất nước trong giai đoạn hiện nay và lâu dài. Qua quá trình phát triển, đến nay nhà trường đã tuyển sinh cho hệ từ xa được 85.759 học viên (phục lục 3a), số học viên đã tốt nghiệp 23.741 (phục lục 3b), số học viên đang theo học 41.928 (phụ lục 2). Để đạt được những thành tựu này là nhờ sự quan tâm, chỉ đạo sát sao của Bộ Giáo dục và Đào tạo, sự phấn đấu không ngừng của tập thể lãnh đạo, giáo viên, cán bộ công nhân viên Viện Đại học Mở Hà Nội trong suốt những năm tháng qua. [...]... tại địa bàn tuyển sinh, rất nhiều và đa dạng Vì vậy, nếu không ứng dụng CNTT, cán bộ chuyên trách tuyển 4 sinh của nhà trường và của địa phương khó lòng nắm vững, tổng hợp để có những thông tin hữu ích phục vụ ra quyết định đúng đắn, kịp thời Chính vì những lý do trên, tôi quyết định chọn đề tài Xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh Đại học hệ Từ xa tại Viện Đại học Mở Hà Nội ... đợt tuyển sinh thất bại của nhà trường đã từng xảy ra trong thời gian qua 2 Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu Mục tiêu mà đề tài hướng đến là xây dựng và áp dụng có hiệu quả cho việc trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ Từ xa tại Viện Đại học Mở Hà Nội Để thực hiện mục đích ý tưởng đề ra cần nghiên cứu và tiến hành triển khai các nội dung như sau: Tìm hiểu, phân tích thực trạng công. .. Bản chất của việc trợ giúp ra quyết định chính là việc cung cấp các thông tin, tri thức thể hiện qua các tương tác người - máy hoặc thông qua các mô phỏng Chất lượng của quyết định phụ thuộc vào chất lượng của thông tin cung cấp cho người ra quyết định [1] 1.1.2 Khái niệm hệ trợ giúp quyết định Hệ trợ giúp quyết định là các hệ dựa trên máy tính, có tính tương tác, giúp các nhà ra quyết định dùng dữ liệu... 1.2.2.2 Ra quyết định theo tính chất của vấn đề Theo tính chất của vấn đề, có thể chia quyết định làm ba loại: Ra quyết định trong điều kiện chắc chắn (cetainty) Khi ra quyết định, đã biết chắc chắn trạng thái nào sẽ xảy ra, do đó sẽ dễ dàng và nhanh chóng ra quyết định Ra quyết định trong điều kiện rủi ro (risk) Khi ra quyết định đã biết được xác suất xảy ra của mỗi trạng thái Ra quyết định trong điều... đó để ra quyết định 1.2.4 Bài toán ra quyết định Ví dụ: Ban giám hiệu Viện Đại học Mở Hà Nội muốn ra quyết định về việc triển khai công tác tuyển sinh tại địa phương (B) Ban giám hiệu lần lượt thực hiện 6 bước như sau: Bước 1: Ban giám hiệu nêu vấn đề có nên triển khai công tác tuyển sinh tại B hay không? Bước 2: Ban giám hiệu cho rằng có 3 phương án là: 24 Phương án 1: Đặt một cơ sở của Viện tại B,... công tác tuyển sinh sau này Về mặt thực tiễn Đề tài sẽ ứng dụng các công cụ, ngôn ngữ lập trình để xây dựng hệ thống trợ giúp công tác tuyển sinh Sản phẩm sẽ là hệ thống phục vụ đắc lực, kịp thời và có độ chính xác cao cho phòng Đào tạo, ban giám hiệu nhà trường, cho lãnh đạo các đơn vị liên kết Triển khai hệ thống tại Viện Đại học Mở Hà Nội và các đơn vị liên kết nhằm phục vụ tốt yêu cầu trong công tác. .. thuật, xây dựng được chương trình thực hiện việc trợ giúp quyết định trong công tác tuyển sinh Hệ thống đơn giản, dễ sử dụng và có tính linh hoạt Đưa ra quyết định một cách nhanh chóng, tối ưu và có giá trị cho người sử dụng 6 6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn Về mặt khoa học Đề tài sẽ đưa ra một phương thức ứng dụng cây quyết định trong công tuyển sinh, tạo tiền đề cho những nghiên cứu ứng dụng trong công. .. hiệu Viện Đại học Mở Hà Nội ở phần trước Từ bảng số liệu ban đầu ta có cây quyết định như sau: Nhu cầu xã hội cao 1 Nhu cầu xã hội thấp Đặt cơ sở tại B Nhu cầu xã hội cao LK với đơn vị tại B 2 Nhu cầu xã hội thấp Không làm gì 3 Hình 1.3 Cây quyết định Các bước xây dựng cây quyết định: Quá trình xây dựng cây quyết định gồm 5 bước như sau: Bước 1: Xác định vấn đề cần giải quyết Bước 2: Vẽ cây quyết định. .. xác định được đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài cụ thể như sau: Đối tượng nghiên cứu: Học viên đang theo học hoặc đã tốt nghiệp ra trường Nhu cầu của xã hội đối với các ngành mà nhà trường tuyển sinh Quy trình tuyển sinh đại học hệ Từ xa Sự phát triển về quy mô đào tạo hệ từ xa của các trường khác 5 Các vấn đề về lý thuyết trợ giúp quyết định để đề ra giải pháp ứng dụng vào hệ thống trợ giúp. .. toán, định lượng các giá trị cần thiết để đạt được mức độ mục tiêu mong muốn Đề nghị giải pháp cho mô hình dựa trên các kết quả định giá Hoạch định việc thực hiện cho giải pháp đề nghị 1.1.4 Các thành phần của hệ trợ giúp quyết định Mô hình tổng quát Hình 1.2 Các thành phần của hệ trợ giúp quyết định 12 Hệ trợ giúp quyết định bao gồm nhiều thành phần, trong đó có các thành phần chính như sau: Phân hệ . VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG VŨ CA GIÁP XÂY DỰNG HỆ TRỢ GIÚP RA QUYẾT ĐỊNH TRONG CÔNG TÁC TUYỂN SINH ĐẠI HỌC HỆ TỪ XA TẠI VIỆN ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH. tôi quyết định chọn đề tài Xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh Đại học hệ Từ xa tại Viện Đại học Mở Hà Nội nhằm hỗ trợ cho phòng đào tạo, ban giám hiệu nhà trường. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG VŨ CA GIÁP XÂY DỰNG HỆ TRỢ GIÚP RA QUYẾT ĐỊNH TRONG CÔNG TÁC TUYỂN SINH ĐẠI HỌC HỆ TỪ XA TẠI VIỆN ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ

Ngày đăng: 17/08/2014, 23:00

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Lê Văn Dực (2006), Hệ hỗ trợ ra quyết định, NXB Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh Sách, tạp chí
Tiêu đề: Hệ hỗ trợ ra quyết định
Tác giả: Lê Văn Dực
Nhà XB: NXB Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh
Năm: 2006
[2] Nguyễn Thống, Cao Hào Thi (1998), Phương pháp định lượng trong quản lý, NXB Thống Kê Sách, tạp chí
Tiêu đề: Phương pháp định lượng trong quản lý
Tác giả: Nguyễn Thống, Cao Hào Thi
Nhà XB: NXB Thống Kê
Năm: 1998
[3] Hoàng Kiếm, Đỗ Phúc (2005) , Giáo trình khai phá dữ liệu , Trung tâm nghiên cứu phát triển công nghệ thông tin, Đại học Quốc gia thành phố Hồ Chí Minh Sách, tạp chí
Tiêu đề: Giáo trình khai phá dữ liệu
[4] Đoàn Văn Ban, Lê Mạnh Thạnh, Lê Văn Tường Lân (2006), “Một phương pháp để xây dựng cây quyết định có hiệu quả trong khai phá dữ liệu”, Kỷ yếu hội thảo quốc gia về Công nghệ phần mềm và Công nghệ tri thức Sách, tạp chí
Tiêu đề: Một phương pháp để xây dựng cây quyết định có hiệu quả trong khai phá dữ liệu”
Tác giả: Đoàn Văn Ban, Lê Mạnh Thạnh, Lê Văn Tường Lân
Năm: 2006
[5] Đoàn Văn Ban, Lê Mạnh Thạnh, Lê Văn Tường Lân (2007), “Một cách chọn mẫu huấn luyện và thuật toán học để xây dựng cây quyết định trong khai phá dữ liệu”, Tạp chí Tin học và Điều khiển học, (Số 4), Tr. 29-32 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Một cách chọn mẫu huấn luyện và thuật toán học để xây dựng cây quyết định trong khai phá dữ liệu”," Tạp chí Tin học và Điều khiển học
Tác giả: Đoàn Văn Ban, Lê Mạnh Thạnh, Lê Văn Tường Lân
Năm: 2007
[6] Lê Văn Tường Lân (2009), “Phụ thuộc dữ liệu và tác động của nó đối với bài toán phân lớp của khai phá dữ liệu”, Tạp chí Khoa học, Đại học Huế, (Số 53), Tr. 14-20 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Phụ thuộc dữ liệu và tác động của nó đối với bài toán phân lớp của khai phá dữ liệu”", Tạp chí Khoa học, Đại học Huế
Tác giả: Lê Văn Tường Lân
Năm: 2009
[7] Lê Quyết Thắng, Phan Tấn Tài, Dương Minh Hiếu (2008), Giáo trình Lý thuyết thông tin, Khoa CNTT - Đại học Cần Thơ Sách, tạp chí
Tiêu đề: Giáo trình Lý thuyết thông tin
Tác giả: Lê Quyết Thắng, Phan Tấn Tài, Dương Minh Hiếu
Năm: 2008
[9] Efraim Turban (2001), Decision Support Systems and Intelligent Systems, Prentice Hall Sách, tạp chí
Tiêu đề: Decision Support Systems and Intelligent Systems
Tác giả: Efraim Turban
Năm: 2001
[10] David L. Olson, James F. Courtney (1998), Decision Support Models and Expert Systems, DAME Sách, tạp chí
Tiêu đề: Decision Support Models and Expert Systems
Tác giả: David L. Olson, James F. Courtney
Năm: 1998
[11] P. Gray, H. J. Watson (1998), Decision Support in Data Warehouse, Prentice Hall Sách, tạp chí
Tiêu đề: Decision Support in Data Warehouse
Tác giả: P. Gray, H. J. Watson
Năm: 1998
[12] David J.C Mackey (2003), Information Theory, Infernce and Learning Algorithms, Cambridge University Express Sách, tạp chí
Tiêu đề: Information Theory, Infernce and Learning Algorithms
Tác giả: David J.C Mackey
Năm: 2003
[13] Tom M. Mitchell (1997), Machine Learning, McGraw-Hill Sách, tạp chí
Tiêu đề: Machine Learning
Tác giả: Tom M. Mitchell
Năm: 1997
[14] Vanden Berghen Frank (2003), C4.5 – Classification Tree, Universit Libre de bruxelles Sách, tạp chí
Tiêu đề: C4.5 – Classification Tree
Tác giả: Vanden Berghen Frank
Năm: 2003
[15] Andrew Troelsen (2007), Pro C# 2008 and the.NET 3.5 Platform, Fourth Edition Trang Web Sách, tạp chí
Tiêu đề: Pro C# 2008 and the.NET 3.5 Platform
Tác giả: Andrew Troelsen
Năm: 2007
[17] Huynh Tram Vo, Tiếp cận ký hiệu: Giải thuật quy nạp cây quyết định ID3, http://voer.edu.vn/content/m14329/1.1/ Sách, tạp chí
Tiêu đề: Tiếp cận ký hiệu: Giải thuật quy nạp cây quyết định ID3
[18] C4.5 Tutorial, http://www2.cs.uregina.ca/~dbd/cs831/notes/ml/dtrees/c4.5/tutorial.html [19] http://en.wikipedia.org/wiki/C4.5_algorithm Link

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

1.1  Sơ đồ mô tả quá trình ra quyết định  9 - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
1.1 Sơ đồ mô tả quá trình ra quyết định 9 (Trang 9)
Hình 2. Số lượng học viên đã tốt nghiệp của hệ Từ xa (từ năm 2001 - 2010) - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Hình 2. Số lượng học viên đã tốt nghiệp của hệ Từ xa (từ năm 2001 - 2010) (Trang 11)
Hình 1.1. Sơ đồ mô tả quá trình ra quyết định  Giai đoạn Tìm hiểu (Intellegence) - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Hình 1.1. Sơ đồ mô tả quá trình ra quyết định Giai đoạn Tìm hiểu (Intellegence) (Trang 18)
Hình 1.2. Các thành phần của hệ trợ giúp quyết định - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Hình 1.2. Các thành phần của hệ trợ giúp quyết định (Trang 20)
Bảng 1.2. Bảng số liệu tính EMV(i) - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Bảng 1.2. Bảng số liệu tính EMV(i) (Trang 25)
Hình 1.5. Xây dựng mô hình - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Hình 1.5. Xây dựng mô hình (Trang 36)
Hình 1.6. Sử dụng mô hình - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Hình 1.6. Sử dụng mô hình (Trang 37)
Bảng 1.7. Tập dữ liệu huấn luyện cho khái niệm “quyết định tuyển sinh” - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Bảng 1.7. Tập dữ liệu huấn luyện cho khái niệm “quyết định tuyển sinh” (Trang 40)
Hình 1.7. Cây quyết định cho khái niệm “quyết định tuyển sinh” - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Hình 1.7. Cây quyết định cho khái niệm “quyết định tuyển sinh” (Trang 41)
Hình 1.8. Một phần cây quyết định được xây dựng +: 5, 6, 9, 16, 25 (STT) - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Hình 1.8. Một phần cây quyết định được xây dựng +: 5, 6, 9, 16, 25 (STT) (Trang 43)
Hình 1.10. Cây quyết định đã được xây dựng hoàn chỉnh - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Hình 1.10. Cây quyết định đã được xây dựng hoàn chỉnh (Trang 49)
Hình 2.1. Mô hình tuyển sinh - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Hình 2.1. Mô hình tuyển sinh (Trang 56)
Bảng 2.2. Bảng dữ liệu quyết định công tác tuyển sinh  TT  Chuyên ngành đào tạo  Nhu - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Bảng 2.2. Bảng dữ liệu quyết định công tác tuyển sinh TT Chuyên ngành đào tạo Nhu (Trang 66)
Bảng 2.6. Độ lợi thông tin của thuộc tính “Tỷ lệ bỏ học” - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Bảng 2.6. Độ lợi thông tin của thuộc tính “Tỷ lệ bỏ học” (Trang 72)
Bảng 2.10. Độ lợi thông tin của thuộc tính “Chuyên ngành đào tạo” - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Bảng 2.10. Độ lợi thông tin của thuộc tính “Chuyên ngành đào tạo” (Trang 74)
Hình 2.5. Cây quyết định hoàn chỉnh - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Hình 2.5. Cây quyết định hoàn chỉnh (Trang 76)
Hình 3.1. Kiến trúc tổng thể của hệ thống - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Hình 3.1. Kiến trúc tổng thể của hệ thống (Trang 80)
Hình 3.2. Cấu trúc tệp dữ liệu huấn luyện - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Hình 3.2. Cấu trúc tệp dữ liệu huấn luyện (Trang 81)
Hình 3.3. Cấu trúc tệp dữ liệu kiểm thử - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Hình 3.3. Cấu trúc tệp dữ liệu kiểm thử (Trang 81)
Hình 3.5. Mô tả quá trình phân tích dữ liệu Dữ liệu đầu ra (Output) - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Hình 3.5. Mô tả quá trình phân tích dữ liệu Dữ liệu đầu ra (Output) (Trang 83)
Hình 3.7. Hiển thị dữ liệu được huấn luyện - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Hình 3.7. Hiển thị dữ liệu được huấn luyện (Trang 84)
Hình 3.9. Tập luật ứng với dữ liệu được huấn luyện  3.2.2.   Áp dụng cây quyết định - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Hình 3.9. Tập luật ứng với dữ liệu được huấn luyện 3.2.2. Áp dụng cây quyết định (Trang 85)
Hình 3.13. Hình ảnh tổng thể của chương trình - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Hình 3.13. Hình ảnh tổng thể của chương trình (Trang 86)
Hình 3.12. Hiển thị kết quả áp dụng cây quyết định - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Hình 3.12. Hiển thị kết quả áp dụng cây quyết định (Trang 86)
Hình 3.14. Hiển thị kết quả các lớp tuyển sinh đạt hiệu quả về mặt kinh tế - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Hình 3.14. Hiển thị kết quả các lớp tuyển sinh đạt hiệu quả về mặt kinh tế (Trang 87)
Hình 3.15. Hiển thị kết quả các lớp tuyển sinh không đạt hiệu quả về mặt kinh tế - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
Hình 3.15. Hiển thị kết quả các lớp tuyển sinh không đạt hiệu quả về mặt kinh tế (Trang 88)
Phụ lục 7: Bảng thống kê một số ngành đã và đang đào tạo nhưng thu không đủ chi - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
h ụ lục 7: Bảng thống kê một số ngành đã và đang đào tạo nhưng thu không đủ chi (Trang 104)
Phụ lục 12: Bảng thống kê số lượng học viên tối thiểu để có thể mở được 1 lớp cho - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
h ụ lục 12: Bảng thống kê số lượng học viên tối thiểu để có thể mở được 1 lớp cho (Trang 109)
Phụ lục 15: Bảng thống kê tỷ lệ bỏ học bình quân của các ngành. - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
h ụ lục 15: Bảng thống kê tỷ lệ bỏ học bình quân của các ngành (Trang 110)
Phụ lục 19: Bảng thống kê đặc thù vùng miền - xây dựng hệ trợ giúp ra quyết định trong công tác tuyển sinh đại học hệ từ xa tại viện đại học mở hà nội
h ụ lục 19: Bảng thống kê đặc thù vùng miền (Trang 112)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w