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

Phương pháp phân tích phân cấp mờ và ứng dụng trong lựa chọn nhà cung cấp thiết bị viễn thông

78 297 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 78
Dung lượng 1,99 MB

Nội dung

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI HOÀNG NGỌC DŨNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHÂN CẤP MỜ VÀ ỨNG DỤNG TRONG LỰA CHỌN NHÀ CUNG CẤP THIẾT BỊ VIỄN THÔNG LUẬN VĂN THẠC SĨ MÁY TÍNH HÀ NỘI, 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI HỒNG NGỌC DŨNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHÂN CẤP MỜ VÀ ỨNG DỤNG TRONG LỰA CHỌN NHÀ CUNG CẤP THIẾT BỊ VIỄN THƠNG Chun ngành : Khoa học máy tính Mã số : 60 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: PGS TS Lê Bá Dũng HÀ NỘI, 2017 LỜI CẢM ƠN Để hồn thành đề tài luận văn trước tiên em xin gửi lời biết ơn sâu sắc tới PGS TS Lê Bá Dũng, Viện Công nghệ thông tin – Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam người tận tình định hướng, bảo, hướng dẫn đóng góp ý kiến quý báu suốt trình thực luận văn Em xin chân thành cảm ơn Phòng Sau đại học, thầy, cô Khoa Công nghệ Thông tin tập thể sư phạm Trường Đại học Sư phạm Hà Nội tạo điều kiện tốt để em hoàn thành khóa học Xin chân thành cảm ơn tập thể lớp KHMT – K19, năm qua động viên, giúp đỡ, khích lệ tơi q trình học tập Em xin bày tỏ tình cảm tới quan, đồng nghiệp, bạn bè gia đình tạo điều kiện tốt để cá nhân em dành thời gian cho khóa học Trong trình thực Luận văn cố gắng hết mình, song luận văn em khơng thể tránh khỏi thiếu sót Em mong nhận bảo đóng góp tận tình thầy, để luận văn em hoàn thiện Hà Nội, ngày 08 tháng 11 năm 2017 HỌC VIÊN Hoàng Ngọc Dũng LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan, bảo hướng dẫn PGS TS Lê Bá Dũng, luận văn chuyên ngành Khoa học máy tính với đề tài: “Phương pháp phân tích phân cấp Mờ ứng dụng lựa chọn nhà cung cấp thiết bị viễn thông” công trình nghiên cứu thực cá nhân Học viên, hồn thành nhận thức tìm hiểu thân tác giả Trong trình nghiên cứu thực luận văn, tác giả kế thừa kết nhà khoa học với trân trọng biết ơn Những phân tích, kết kết luận Luận văn thạc sĩ (ngoài phần trích dẫn) kết làm việc cá nhân tác giả chưa cơng bố hình thức Hà Nội, ngày 08 tháng 11 năm 2017 HỌC VIÊN Hoàng Ngọc Dũng MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN DANH SÁCH CÁC TỪ NGỮ, THUẬT NGỮ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC CÁC HÌNH MỞ ĐẦU CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ HỆ MỜ VÀ LUẬT MỜ 1.1 Trình bày khái niệm tập mờ 1.1.1 Định nghĩa tập mờ 1.1.2 Một số khái niệm tập mờ 1.1.3 Biểu diễn tập mờ 1.2 Các phép toán tập mờ hệ mờ 1.2.1 Phần bù tập mờ 1.2.2 Phép hợp tập mờ 1.2.3 Phép giao tập mờ 1.2.4 Tích Descartes tập mờ 1.2.5 Tính chất phép tốn tập mờ 1.2.6 Hệ luật mờ 10 1.3 Lập luận xấp xỉ hệ mờ 10 1.3.1 Logic mờ 10 1.3.2 Quan hệ mờ 11 1.3.2.1 Khái niệm quan hệ rõ 11 1.3.2.2 Các quan hệ mờ 11 1.3.2.3 Các phép toán quan hệ mờ 12 1.3.3 Suy luận xấp xỉ suy diễn mờ 12 1.3.4 Số học mờ 14 1.3.4.1 Số mờ 14 1.3.4.2 Khái niệm số mờ 14 1.3.4.3 Dạng số mờ thường dùng 15 1.3.4.4 Biến ngôn ngữ giá trị ngôn ngữ 16 1.3.5 Giải mờ 17 1.3.5.1 Phương pháp điểm cực đại 17 1.3.5.2 Phương pháp điểm trọng tâm 18 1.4 Một số vấn đề trợ giúp định 19 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHÂN CẤP MỜ 28 2.1 Cơ sở toán học phương pháp AHP 28 2.1.1 Tiếp cận phương pháp AHP 28 2.1.2 Xây dựng, lựa chọn mơ hình, khảo sát AHP 29 2.1.3 Ứng dụng mơ hình AHP 33 2.1.4 Phân rã vấn đề định 34 2.2 Cơ sở toán học phương pháp AHP mờ 41 2.2.1 Số mờ tam giác giá trị mờ biến ngôn ngữ so sánh cặp 41 2.2.2 Tích hợp AHP lý thuyết tập mờ 44 2.2 Kỹ thuật phân tích mờ khoảng rộng 45 2.3 Q trình tính tốn cho AHP mờ 47 2.3.1 Phương pháp FAHP 47 2.3.2 Áp dụng FAHP để đánh giá xếp hạng nhà cung cấp dịch vụ 51 CHƯƠNG ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHÂN CẤP AHP MỜ CHO VIỆC LỰA CHỌN NHÀ CUNG CẤP THIẾT BỊ VIỄN THÔNG 58 3.1 Đặt toán cho lựa chọn nhà cung cấp thiết bị viễn thơng 58 3.2 Phân tích tiêu chí lựa chọn nhà cung cấp thiết bị viễn thơng theo AHP mờ 58 3.3 Phân tích, đánh giá kết lựa chọn nhà cung cấp thiết bị viễn thông theo AHP mờ 62 KẾT LUẬN 67 DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO 68 DANH SÁCH CÁC TỪ NGỮ, THUẬT NGỮ VIẾT TẮT Từ cụm từ Từ viết tắt Từ tiếng Anh Phân tích phân cấp AHP Analytic Hierarchy Process Phân tích phân cấp mờ FAHP Fuzzy Analytic Hierarchy Process DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1 Bảng biểu diễn tập mờ A Bảng 1.2 Các nhân tố ảnh hưởng đến việc định 25 Bảng 1.3 Tỉ lệ ảnh hưởng việc định 26 Bảng 2.1 Các vấn đề thu thập liệu 32 Bảng 2.2 Độ ưu tiên cho tiêu chí 36 Bảng 2.3 Trọng số so sánh độ ưu tiên tiêu chí 37 Bảng 2.4 Biến ngôn ngữ giá trị mờ biến ngôn ngữ so sánh cặp 43 Bảng 2.5 Chuyển đổi thuật ngữ sang số mờ (5 mức) 49 Bảng 2.6 Giá trị thành phần Mi điểm rõ tương ứng 51 Bảng 2.7 Các tiêu chí giải pháp thay cho FAHP 52 Bảng 2.8 Giá trị mờ ma trận định cho xếp hạng tiêu chí 52 Bảng 3.1 So sánh mức độ tiêu chí SAATY’S 63 Bảng 3.2 So sánh tiêu chí thay lựa chọn 63 Bảng 3.3 Ma trận so sánh tiêu chí 64 Bảng 3.4 Ma trận so sánh lựa chọn nhà cung cấp A, B với tiêu chí Giá 64 Bảng 3.5 Ma trận so sánh lựa chọn nhà cung cấp A, B với tiêu chí Danh tiếng 64 Bảng 3.6 Ma trận so sánh lựa chọn nhà cung cấp A, B với tiêu chí Thời gian giao hàng 65 Bảng 3.7 Ma trận so sánh lựa chọn nhà cung cấp A, B với tiêu chí Chất lượng 65 DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1 Hàm thuộc có mức chuyển đổi tuyến tính Hình 1.2 Hàm thuộc tập B Hình 1.3 Miền xác định miền tin cậy tập mờ A Hình 1.4 Biểu diễn tập mờ chiều cao Hình 1.5 Tập bù tập mờ A Hình 1.6 Hợp hai tập mờ có tập Hình 1.7 Giao hai tập mờ có tập vũ trụ Hình 1.8 Các loại hàm thành viên số mờ 14 Hình 1.9 Phân loại hàm thành viên số mờ 15 Hình 1.10 Số mờ hình thang 15 Hình 1.11 Số mờ hình tam giác 16 Hình 1.12 Những tập mờ thuộc biến ngơn ngữ nhiệt độ 16 Hình 1.13 Giải mờ phương pháp điểm cực đại 18 Hình 1.14 Giải mờ phương pháp điểm trọng tâm 19 Hình 2.1 Phương pháp AHP 29 Hình 2.2 Số mờ tam giác 42 Hình 2.3 Số mờ tương ứng biến ngôn ngữ 43 Hình 2.4 Độ đo khả 46 Hình 2.5 Mơ hình mờ hóa theo hình tam giác 49 Hình 3.1 Giao điểm M1 M2 61 Hình 3.2 Cấu trúc phân cấp vấn đề 62 Hình 3.3 So sánh giải pháp lựa chọn nhà cung cấp 66 MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Việc ứng dụng Công nghệ Thông tin vào sống ngày trở nên phổ biến tất lĩnh vực khác nhau, lợi ích mà mang lại cho người khơng nhỏ Các mơ hình định đa mục tiêu ngày ứng dụng rộng rãi năm gần đây, việc định dựa vào chi phí thấp hay lợi nhuận cao thiếu thiết thực chưa quan tâm đến yếu tố định tính Những định việc phải lựa chọn, đặc biệt lựa chọn nhà cung cấp thiết bị viễn thông cần phải xem xét nhiều tiêu chí nhằm nâng cao lực cạnh tranh giúp cho doanh nghiệp phát triển bền vững Để có nhìn nhiều chiều hơn, đa dạng hơn, nhiều góc cạnh vấn đề cần giải Để cho hệ tri thức hoạt động đảm bảo hơn, có ý nghĩa khoa học thực tiễn định chọn đề tài: “Phương pháp phân tích phân cấp Mờ ứng dụng lựa chọn nhà cung cấp thiết bị viễn thông.” Mục đích nghiên cứu Cung cấp nhìn tổng quan ứng dụng phương pháp phân tích thứ bậc để giải vấn đề quan trọng khác việc lựa chọn nhà cung cấp thiết bị viễn thông Nhiệm vụ nghiên cứu Giới thiệu tổng quan hệ mờ Các phương pháp thẩm định đánh giá hệ sở tri thức Những yếu tố giúp cho việc áp dụng AHP thành công Định hướng nghiên cứu tương lai Tổng số Geometric Mean (GM) = 3.05 Vì trọng số tương ứng là: W1 = 0.7623/3.05 = 0.249 W2 = 1.2182/3.05 = 0.398 Và W3 = 1.0767/3.05 = 0.352 Bây kiểm tra tính quán cách sử dụng công thức (*) (**) phía dưới: 0.495 0.895 0.249  0.7614 1       A3  / 0.495 0.895 * 0.398  0.2167       1 / 0.895 / 0.895 0.352 0.0752  0.7614  0.249 3.074       A4  0.2167 / 0.398  3.005      1.0752 0.352 3.053  Và giá trị cực đại  max trung bình ma trận A4:   3.074  3.005  3.053  3.044 max Tương tự, tính CI = 0.022 CR = 0.04 < 0.1 nên trọng số quán Ma trận so sánh tiêu chí Chất lượng Nhà cung cấp Nhà cung cấp Nhà cung cấp Nhà cung cấp 1 1/0.895 1/0.115 Nhà cung cấp 0.895 1/0.115 Bây tính Geometric Mean (GM) cho dòng thứ i: GM1 = (1*0.895*0.155) 1/3 = 0.4686 1/3 GM2 = (1/0.895*1*0.155) = 0.50464 GM3= (1/0.115*1/0.155*1) 1/3 = 4.2280 Tổng số Geometric Mean (GM) = 5.2012 Vì trọng số là: Nhà cung cấp 0.115 0.115 W1 = 0.4686 / 5.2012 = 0.090 W2 = 0.50464/ 5.2012 = 0.0970 W3 = 4.2280/ 5.2012 = 0.81288 Bây kiểm tra tính quán cách sử dụng phương trình (*) (**) sau: 0.895 0.115  0.090   3.001  1       A3  / 0.895 0.115 * 0.0970  0.2908       1 / 0.115 / 0.115 0.812 2.438  0.2701  0.090   3.001       A4  0.2908 / 0.0970  2.997  2.438 0.812 3.002 Và giá trị cực đại  max trung bình ma trận A4:   3.001  2.997  3.002  3 max Sau tính được: CI = CR = 0/0.52 = 0< 0.1 trọng số quán Ma trận so sánh tiêu chí Thương hiệu Nhà cung cấp Nhà cung cấp Nhà cung cấp Nhà cung cấp 1 1/0.495 Nhà cung cấp 0.495 1/0.895 Bây tính Geometric Mean (GM) cho dòng thứ i: 1/3 GM1 = (1 * 0.495 * 1) = 0.7910 GM2 = (1/0.945 * * 0.895) GM3= (1 * 1/0.895 * 1) 1/3 1/3 = 1.2182 = 1.0376 Tổng số Geometric Mean (GM) = 3.0468 Vì trọng số tương ứng là: W1 = 0.7910 / 3.0468 = 0.2596 W2 = 1.2182 / 3.0468 = 0.3998 Nhà cung cấp 0.895 W3 = 1.0376 / 3.0468 = 0.3406 Bây kiểm tra tính quán cách sử dụng công thức (*) (**) sau: 0.495 1  2.2596  0.7981       A3  / 0.495 0.895 * 0.3998  1.229       1 / 0.895 0.3406 1.0469 0.7981  2.2596  3.0743      A4  1.229 / 0.3998  3.0740       1.0469 0.3406 3.0736  Và giá trị cực đại  max trung bình ma trận A4:   3.0743  3.0740  3.0736  3.073 max Sau tính được: CI = 0.036 CR = 0.070 < 0.1 trọng số quán Bước 4: Một ma trận hình thành với trọng số thu trường hợp so sánh cặp cho tiêu chí khác tính bước là: 0.2493 0.090 0.2596 0.3984 0.0970 0.3998 0.3521 0.0.8128 0.3406 Vì vậy, xếp hạng cuối lấy sau: 0.2493 0.090 0.2596 0.3984 0.0970 0.3998 0.3521 0.8128 0.3406 0.649 x 0.121 0.229 0.2319 = 0.3617 0.4047 Quyết định thứ hạng theo giá trị cao ma trận, xếp hạng theo thứ tự là: N3, N2, N1 CHƯƠNG ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHÂN CẤP AHP MỜ CHO VIỆC LỰA CHỌN NHÀ CUNG CẤP THIẾT BỊ VIỄN THƠNG 3.1 Đặt tốn cho lựa chọn nhà cung cấp thiết bị viễn thơng Mục đích toán lựa chọn nhà cung cấp thiết bị viễn thơng làm rõ phương pháp thích hợp để cải thiện chiến lược đánh giá vấn đề định phức tạp có nhiều người định (quyết định nhóm việc định đa nguyên tắc - MCDM) cần làm theo hành vi người, mờ gần thực tế so với quy trình đánh giá cổ điển sử dụng liệu thô Điểm đề cập đến vấn đề chung trình định là: thuật tốn nên áp dụng để tổng hợp đánh giá nhà hoạch định sách khác nhau, làm để giải việc đánh giá không đồng giá trị kiểm soát? Điểm thứ hai đề cập đến xu hướng khoa học việc định, mờ phương pháp tiêu chuẩn MCDM ngược lại lập luận mờ Một phương pháp sử dụng rộng rãi để giải hai vấn đề định nhóm mờ phương pháp phân tích thứ bậc mờ (FAHP) – Một phương pháp phát triển để thay cho AHP Các ví dụ cho việc áp dụng đầy đủ AHP mờ đánh giá kế hoạch quản lý nước; định quan trọng phát triển sản phẩm (hệ thống sản xuất linh hoạt quản lý an toàn sản xuất; hệ thống kế hoạch lựa chọn nguồn lực doanh nghiệp; lựa chọn nhân sự) 3.2 Phân tích tiêu chí lựa chọn nhà cung cấp thiết bị viễn thông theo AHP mờ Trong AHP cổ điển giá trị số biến ngôn ngữ sử dụng để đánh giá tiêu chí Nếu mơi trường nơi định diễn mờ số mờ sử dụng để đánh giá dẫn tới số sai lệch cho người định Ngày nay, điều kiện kinh tế phức tạp, nhiều định đưa môi trường Do đó, bỏ qua phức tạp phép tính phiên mờ phương pháp tương tự, phương pháp AHP mờ sử dụng Trong phạm vi luận văn tốt nghiệp, mơ hình AHP mờ thiết kế để lựa chọn nhà cung cấp thiết bị viễn thơng Q trình giải phương pháp AHP mờ bao gồm sáu bước cần thiết sau: Bước 1: Xác định rõ vấn đề, nêu rõ mục tiêu kết Bước 2: Phân rã vấn đề phức tạp vào cấu trúc có thứ bậc với yếu tố định (tiêu chí lựa chọn thay thế) Bước 3: Thực cặp so sánh yếu tố định hình thức so sánh ma trận với số mờ Bước 4: Sử dụng phương pháp phân tích để ước tính trọng lượng tương đối yếu tố định (Quá trình giải mờ thực đây) Theo Chang, bước q trình phân tích đưa sau (với số mờ hình tam giác): a) Giá trị mức tổng hợp mờ đối tượng thứ i định nghĩa: Để có , ta thực phép mờ bổ sung giá trị phân tích cho ma trận cụ thể sau: để có được: ta thực phép mờ bổ sung giá trị cho sau tính tốn nghịch đảo vector trên, ta được: b) Ta thấy mờ tam giác, mức độ khả định nghĩa tương đương với hai số theo lý thuyết tập mờ biểu diễn số mờ tam giác cho hình Cũng hình 1, d tọa độ điểm giao cao D , để so sánh M1 M2, cần hai giá trị Hình 3.1 Giao điểm M1 M2 c) Có thể cho số mờ lồi lớn với số mũ (i = 1, 2, k), xác định Giả sử trọng số cho … cho k = 1,2,…,n; k  i Khi vector với Ai = (i = 1,2, n) Ta được: Khi ta thu W số không mờ Bước Kiểm tra tính quán ma trận để đảm bảo phương án người định quán Bước Tổng hợp trọng số tương đối yếu tố định để có đánh giá tổng thể cho giải pháp thay 3.3 Phân tích, đánh giá kết lựa chọn nhà cung cấp thiết bị viễn thông theo AHP mờ Bước Chọn nhà cung cấp thiết bị viễn thông tốt số nhà cung cấp khác A B Nhà cung cấp tốt phải lựa chọn theo tiêu chí đề cập nhiều tài liệu Guneri et al: Cost (giá cả), Reputation (danh tiếng), Quality (chất lượng) Delivery (thời gian giao hàng) Bước Hạng cấu trúc vấn đề đưa Hình 3.2 Hình 3.2 Cấu trúc phân cấp vấn đề Bước Mức độ so sánh Saaty phạm vi định đa tiêu chuẩn đưa Bảng 3.1 Bảng 3.1 So sánh mức độ tiêu chí SAATY’S Để so sánh tiêu chí lựa chọn thay với theo tiêu chí, thang mờ đưa Bảng 3.2 Bảng 3.2 So sánh tiêu chí thay lựa chọn Ma trận so sánh tiêu chí với số mờ trình bày Bảng 3.3 đây: Bảng 3.3 Ma trận so sánh tiêu chí Các ma trận so sánh phương án thay theo tiêu chí trình bày Bảng 3.4, 3.5, 3.6 3.7 tương ứng: Bảng 3.4 Ma trận so sánh lựa chọn nhà cung cấp A, B với tiêu chí Giá Bảng 3.5 Ma trận so sánh lựa chọn nhà cung cấp A, B với tiêu chí Danh tiếng Bảng 3.6 Ma trận so sánh lựa chọn nhà cung cấp A, B với tiêu chí Thời gian giao hàng Bảng 3.7 Ma trận so sánh lựa chọn nhà cung cấp A, B với tiêu chí Chất lượng Bước Các giá trị tổng hợp tiêu chí theo lát cắt α Level = 0.5: SCost = (0.249, 0.406, 0.645), SReputation = (0.095, 0.155, 0.251), SDelivery = (0.254, 0.380, 0.574) SQuality = (0.044, 0.060, 0.087) Giá trị tích phân = I =1/2 * [ * c + b + (1 - ) * a] Ở đây, a, b c giá trị thấp hơn, trung bình cao giá trị tổng hợp mờ Giá trị tách rời tiêu chí: ICost = 0.427, IReputation = 0.164, IDelivery = 0.397, IQuality = 0.063 Tổng giá trị số tiêu chí = 0.427 + 0.164 + 0.397 + 0.063 = 1.051 Trọng số tiêu chí chuẩn hóa sau: W = (0.427/1.051, 0.164/1.051, 0.397/1.051, 0.063 /1.051) W = (0.406, 0.156, 0.378, 0.060) Từ việc chuẩn hóa trọng số tiêu chí ta có trọng số cuối tiêu chí WCost = 0.406, WReputation = 0.156, WDelivery = 0.378, WQuality = 0.060 Trọng số cuối cho lựa chọn thay nhà cung cấp thiết bị viễn thông A B tiêu chí giá cả, danh tiếng, chất lượng thời gian giao hàng sau: Đối với bảng 4: WA = 0.701, WB = 0.299 Đối với bảng 5: WA = 0.166, WB = 0.834 Đối với bảng 6: WA = 0.750, WB = 0.250 Đối với bảng 7: WA = 0.858, WB = 0.142 Bước Tất tỷ lệ quan trọng cho ma trận 0.1, tất tiêu chí quán Bước Trọng số cuối nhà cung cấp A (FWA) = 0.406 * 0.701 + 0.156 * 0.166 + 0.378 * 0.750 + 0.060 * 0.858 = 0.645 Trọng số cuối nhà cung cấp B (FWB) = 0.406 * 0.299 + 0.156 * 0.834 + 0.378 * 0.250 + 0.060 * 0.142 = 0.355 Ta biểu diễn kết tính tốn cho tiêu chí hai nhà cung cấp theo hình Theo hình tỷ lệ đạt tiêu chí đánh giá giành cho nhà cung cấp A cao nhà cung cấp B nên nhà cung cấp A lựa chọn nhà cung cấp thiết bị viễn thơng tốt Hình 3.3 So sánh giải pháp lựa chọn nhà cung cấp KẾT LUẬN Với Phương pháp phân tích phân cấp mờ, tiêu chí lựa chọn nhà cung cấp thiết bị viễn thông xác định rõ ràng vấn đề mang tính hệ thống Điều cho phép người định kiểm tra điểm mạnh điểm yếu hệ thống nhà cung cấp cách so sánh tiêu chuẩn liên quan phù hợp với tiêu chí tham vấn khách hàng Hơn nữa, việc sử dụng mơ hình FAHP làm giảm thời gian việc định Các kết sử dụng cho việc trợ giúp cơng cụ tính tốn để việc tính tốn dễ dàng hơn, để định đồng thuận Từ kết trên, kết luận việc ứng dụng mơ hình FAHP để trợ giúp định nhà quản lý việc lựa chọn nhà cung cấp thiết bị viễn thông hợp lý Hướng nghiên cứu luận văn nghiên cứu lĩnh vực khác để giải nhiều vấn đề phức tạp ngôn ngữ mờ việc đưa định DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Lê Bá Dũng, Các hệ sở tri thức (knowledge based system) ứng dụng, Bài giảng ĐHBK Hà Nội – Genetic computer school joint education program [2] Bùi Cơng Cường, Nguyễn Dỗn Phước (1998), Hệ mờ ứng dụng, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội [3] Nguyễn Trung Sơn (2009), Phương pháp phân cụm ứng dụng, Khoa Công nghệ Thông tin - Đại học Thái Nguyên, luận văn thạc sĩ [4] Nguyễn Đình Thúc (2000), Trí tuệ nhân tạo Mạng nơron phương pháp & ứng dụng, Nhà xuất Giáo dục [5] Đỗ Phúc, giáo trình khai thác liệu, NXB Đại học quốc gia TP HCM Data.Mining.Concepts.and.Techniques.2nd.Ed-1558609016 Tiếng Anh [6] Blake, C L., & Merz, C J (1998) UCI repository of machine learning databases, 1998 [7] S Nascimento, B Mirkin and F Moura-Pires, A Fuzzy Clustering Model of Data and Fuzzyc- Means [8] Pedrycz, “Algorithms of fuzzy clustering with partial supervision”, Pattern Recognition, vol 23, pp.121-146, 1990 [9] Jiawei Han, Micheline Kamber, Datamining Concepts and Techniques, nd Morgan Kaufmann Publishers, edition, 2006 [10] A.K Jain, R.C Dubes, Algorithms for clustering data, Ptentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1988 [11] M.P indham, “Cluster validity for fuzzy clustering algorithms”, Fuzzy Sets and System, vol 3, pp.177-183, 1981 [12] Pedrycz, “Algorithms of fuzzy clustering with partial supervision”, Pattern Recognition, vol 23, pp.121-146, 1990 [13] Gita Sastria, Choong Yeun Liong, Ishak Hashim, “Application of Fuzzy Subtractive Clustering for Enzymes Classification”, Applied Computing Conference, Istanbul, Turkey, 2008 ... CHỌN NHÀ CUNG CẤP THIẾT BỊ VIỄN THÔNG 58 3.1 Đặt toán cho lựa chọn nhà cung cấp thiết bị viễn thông 58 3.2 Phân tích tiêu chí lựa chọn nhà cung cấp thiết bị viễn thông theo AHP mờ. .. tiễn định chọn đề tài: Phương pháp phân tích phân cấp Mờ ứng dụng lựa chọn nhà cung cấp thiết bị viễn thơng.” Mục đích nghiên cứu Cung cấp nhìn tổng quan ứng dụng phương pháp phân tích thứ bậc...BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI HOÀNG NGỌC DŨNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHÂN CẤP MỜ VÀ ỨNG DỤNG TRONG LỰA CHỌN NHÀ CUNG CẤP THIẾT BỊ VIỄN THÔNG Chuyên ngành : Khoa

Ngày đăng: 21/01/2019, 01:46

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Lê Bá Dũng, Các hệ cơ sở tri thức (knowledge based system) và ứng dụng, Bài giảng ĐHBK Hà Nội – Genetic computer school joint education program Sách, tạp chí
Tiêu đề: Các hệ cơ sở tri thức (knowledge based system) và ứng dụng
[2] Bùi Công Cường, Nguyễn Doãn Phước (1998), Hệ mờ và ứng dụng, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội Sách, tạp chí
Tiêu đề: Hệ mờ và ứng dụng
Tác giả: Bùi Công Cường, Nguyễn Doãn Phước
Nhà XB: Nhàxuất bản Khoa học và Kỹ thuật
Năm: 1998
[3] Nguyễn Trung Sơn (2009), Phương pháp phân cụm và ứng dụng, Khoa Công nghệ Thông tin - Đại học Thái Nguyên, luận văn thạc sĩ Sách, tạp chí
Tiêu đề: Phương pháp phân cụm và ứng dụng
Tác giả: Nguyễn Trung Sơn
Năm: 2009
[4] Nguyễn Đình Thúc (2000), Trí tuệ nhân tạo Mạng nơron phương pháp &amp;ứng dụng, Nhà xuất bản Giáo dục Sách, tạp chí
Tiêu đề: Trí tuệ nhân tạo Mạng nơron phương pháp &"ứng dụng
Tác giả: Nguyễn Đình Thúc
Nhà XB: Nhà xuất bản Giáo dục
Năm: 2000
[5] Đỗ Phúc, giáo trình khai thác dữ liệu, NXB Đại học quốc gia TP HCM Data.Mining.Concepts.and.Techniques.2nd.Ed-1558609016.Tiếng Anh Sách, tạp chí
Tiêu đề: giáo trình khai thác dữ liệu
Nhà XB: NXB Đại học quốc gia TPHCM Data.Mining.Concepts.and.Techniques.2nd.Ed-1558609016.Tiếng Anh
[8] .Pedrycz, “Algorithms of fuzzy clustering with partial supervision”, Pattern Recognition, vol. 23, pp.121-146, 1990 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Algorithms of fuzzy clustering with partial supervision
[9] Jiawei Han, Micheline Kamber, Datamining Concepts and Techniques, Mo r g a n K a u f m a n n P u b l is h e r s , 2 nd edition, 2006 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Datamining Concepts and Techniques
[10] A.K. Jain, R.C. Dubes, Algorithms for clustering data, Ptentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1988 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Algorithms for clustering data
[11] M.P. indham, “Cluster validity for fuzzy clustering algorithms”, Fuzzy Sets and System, vol. 3, pp.177-183, 1981 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Cluster validity for fuzzy clustering algorithms”, "FuzzySets and System
[12] .Pedrycz, “Algorithms of fuzzy clustering with partial supervision”, Pattern Recognition, vol. 23, pp.121-146, 1990 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Algorithms of fuzzy clustering with partial supervision”,"Pattern Recognition
[6] Blake, C. L., &amp; Merz, C. J. (1998). UCI repository of machine learning databases, 1998 Khác
[7] S. Nascimento, B. Mirkin and F. Moura-Pires, A Fuzzy Clustering Model of Data and Fuzzyc- Means Khác

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w