Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 68 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
68
Dung lượng
2,56 MB
Nội dung
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC VINH TRẦN MINH HẬU DỰ BÁO KẾT QUẢ HỌC TẬP HỌC SINH TRUNG HỌC PHỔ THÔNG SỬ DỤNG HỆ LOGIC MỜ TSK Chuyên ngành: Công nghệ thông tin Mã số: 60 48 02 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ĐỒNG THÁP - 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC VINH TRẦN MINH HẬU DỰ BÁO KẾT QUẢ HỌC TẬP HỌC SINH TRUNG HỌC PHỔ THÔNG SỬ DỤNG HỆ LOGIC MỜ TSK Chuyên ngành: Công nghệ thông tin Mã số: 60 48 02 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Người hướng dẫn: TS Phan Anh Phong ĐỒNG THÁP - 2017 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu thân Ngồi việc sử dụng kết nghiên cứu tác giả khác trích dẫn, tơi hồn tồn chịu trách nhiệm nội dung trình bày luận văn Người cam đoan Trần Minh Hậu LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến TS Phan Anh Phong, người hướng dẫn khoa học Mặc dù rộn với công việc Thầy giành nhiều thời gian tâm huyết để dẫn cách tận tình, giúp đỡ tạo điều kiện cho tơi hồn thành luận văn Tơi xin chân thành cảm ơn thầy cô Trường Đại học Vinh giảng dạy truyền đạt kiến thức quý báu cho Cuối cùng, xin cảm ơn người thân bạn bè đồng nghiệp chia sẽ, giúp đỡ tơi hồn thành luận văn Mặc dù cố gắng với tất nỗ lực thân, luận văn thiếu sót Kinh mong nhận ý kiến đóng góp q Thầy, Cơ bạn bè đồng nghiệp Tôi xin chân thành cảm ơn! Lai Vung, ngày 24 tháng 02 năm 2017 Học viên thực Trần Minh Hậu MỤC LỤC Trang MỞ ĐẦU Sự cần thiết vấn đề nghiên cứu .8 Ý nghĩa khoa học thực tiễn .8 Đối tượng phạm vi nghiên cứu .8 3.1 Đối tượng nghiên cứu .9 3.2 Phạm vi nghiên cứu Mục đích, nhiệm vụ nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu 10 Đóng góp luận văn 10 Cấu trúc luận văn .10 Chương TỔNG QUAN VỀ HỆ MỜ VÀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU .11 1.1 Tổng quan hệ mờ .11 1.1.1 Định nghĩa tập mờ .11 1.1.2 Các phép toán đại số tập mờ .12 1.1.3 Biến ngôn ngữ 13 1.1.4 Luật mờ IF-THEN .14 1.1.5 Suy diễn mờ 15 1.1.6 Giải mờ 18 1.1.7 Cấu trúc hệ suy luận mờ 20 1.2 Khai phá liệu 21 1.2.1 Các bước khai phá liệu 21 1.2.2 Các toán khai phá liệu 23 1.3 Một số toán tiêu biểu dự báo kết học tập học sinh THPT 28 1.3.1 Bài toán .28 1.3.1 Bài toán .28 1.4 Kết luận chương 28 Chương HỆ LÔ-GIC MỜ TSK VÀ ANFIS .29 2.1 Hệ lô-gic mờ TSK 29 2.1.1 Mơ hình mờ TSK 29 2.1.2 Suy diễn hệ logic mờ TSK 29 2.1.3 Xác định tham số đầu 30 2.1.4 Những thách thức xây dựng hệ mờ TSK .30 2.2 ANFIS .31 2.2.1 Tổng quan mạng nơ-ron nhân tạo 31 2.2.2 Cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạo 34 2.2.3 Kiến trúc ANFIS 36 2.2.4 Giải thuật học ANFIS .38 2.4 Kết luận chương 47 Chương DỰ BÁO KẾT QUẢ HỌC TẬP HỌC SINH TRUNG HỌC PHỔ THÔNG 48 3.1 ANFIS Matlab .48 3.2 Bài toán dự báo kết học tập học sinh THPT .52 3.2.1 Bài toán .52 3.2.2 Bài toán .52 3.3 Ứng dụng mạng ANFIS theo mơ hình TSK để giải toán 53 3.3.1 Xây dựng mạng ANFIS theo mơ hình TSK 53 3.3.2 Thu thập liệu 53 3.3.3 Huấn luyện liệu .53 3.3 Kết luận chương 66 KẾT LUẬN 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO 68 BẢNG KÝ HIỆU CÁC TỪ VIẾT TẮT STT Tên tắt Ý nghĩa ANFIS Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems CSDL Cơ sở liệu KPDL Khai phá liệu KQDB Kết dự báo KT15’ Điểm kiểm tra hệ số (kiểm tra 15 phút) KT1T Điểm kiểm tra tiết STT Số thứ tự TA Tiếng Anh TB Trung bình 10 TBM/HK Điểm trung bình học kỳ mơn 11 THPT Trung hoc phổ thông 12 TSK Takagi-Sugeno-Kang MỞ ĐẦU Sự cần thiết vấn đề nghiên cứu Khai phá liệu hướng nghiên cứu phát triển có ứng dụng thiết thực nhiều lĩnh vực Trong có ứng dụng dùng logic mờ cho số kết thú vị Chẳng hạn, nghiên cứu ứng dụng logic mờ vào cập nhật vị trí thuê bao di động theo thời gian thích ứng, điều khiển robot logic mờ, sử dụng hệ thống suy diễn mờ để thiết kế thực thi hệ thống hỗ trợ khách hàng… Chúng nhận thấy kỹ thuật áp dụng lĩnh vực Giáo dục Đào tạo mong muốn nghiên cứu khai phá liệu lĩnh vực giáo dục Cụ thể ứng dụng logic mờ để xây dựng hệ thống dự đoán kết học tập học sinh THPT dựa vào thông tin đầu vào điểm hệ số (điểm 15 phút, điểm kiểm tra thường xuyên) điểm tiết, điểm đầu vào mơn học Tốn, Vật lý, Hóa học, Sinh học, Ngữ văn, Lịch sử, Địa lý, Tiếng Anh Ý nghĩa khoa học thực tiễn Việc kiểm tra đánh giá không mục đích đánh giá kết học tập học sinh mà cịn nguồn thơng tin phản hồi giúp nhà quản lý nắm chất lượng đào tạo Và để nhà quản lý dự đoán khả học tập học sinh để từ có hướng điều chỉnh giúp học sinh học tốt cần phải có cơng cụ dự đốn kết học tập học sinh dựa vào điểm kiểm tra Đối tượng phạm vi nghiên cứu Xây dựng hệ thống dự báo kết học tập học sinh cho học kỳ dựa vào điểm kiểm tra thường xuyên (điểm kiểm tra miệng, kiểm tra 15 phút kiểm tra tiết – theo Thông tư 58/2011/TT-BGDĐT ngày 12/12/2011 Bộ GDĐT) Từ đó, dự báo kết cho năm học cho học sinh 3.1 Đối tượng nghiên cứu - Điểm kiểm tra thường xuyên học sinh THPT - Để hệ logic mờ thực hiện, cần xây dựng sở liệu lưu trữ thông tin cần thiết cho hệ logic mờ, gồm thông tin: học sinh, kết học tập, lớp - Cở sở luật mờ: xây dựng theo mơ hình mờ TSK kết hợp với hệ suy diễn mờ nơ-ron nhân tạo – ANFIS Luật mờ: có dạng if … then … xây dựng phương pháp học từ liệu, sử dụng thuật toán khai phá luật kết hợp mờ để tìm luật mờ cho hệ thống - Hệ thống luật mờ đưa từ việc phân tích kết học mơn: Tốn, Vật lý, Hoá học, Sinh học, Ngữ văn, Lịch sử, Địa lý, Tiếng Anh - Sử dụng công cụ ANFIS ngơn ngữ lập trình Matlab để huấn luyện đưa kết dự báo 3.2 Phạm vi nghiên cứu - Nghiên cứu hệ logic mờ TSK phương pháp xây dựng hệ logic mờ từ liệu (Sử dụng cơng cụ ANFIS theo mơ hình TSK) - Sử dụng điểm kiểm tra thường xuyên học sinh Trường THPT Lai Vung 1, huyện Lai Vung, tỉnh Đồng Tháp Xây dựng hệ logic mờ dự báo kết học tập học sinh theo học kỳ, sau mở rộng để dự báo năm Mục đích, nhiệm vụ nghiên cứu - Khảo sát thu thập kết kiểm tra thường xuyên học sinh - Tập mờ phép toán bản, phép toán mở rộng - Hệ logic mờ TSK - Mạng Nơ-ron - Mơ hình mạng ANFIS - Cơng cụ ANFIS ngơn ngữ lập trình Matlab 10 Phương pháp nghiên cứu Từ liệu kết kiểm tra học sinh kiến thức hệ logic mờ, xây dựng nên hệ thống dự báo kết học tập học sinh Từ điểm kiểm tra thường xuyên điểm kiểm tra tiết dự đốn kết học kỳ mơn học Từ việc dự báo kết mơn nhân rộng lên dự báo kết nhiều mơn học Từ dự báo kết học tập học sinh Đóng góp luận văn - Cung cấp khả dự báo kết học tập học kỳ học sinh dựa vào điểm kiểm tra Từ học sinh phụ huynh định hướng việc học tập - Từ kết học tập dự báo, nhà trường nắm thứ hạng môn học học sinh từ có hướng phụ đạo giúp em học tốt - Bên cạnh giúp nhà trường phụ huynh có định hướng tương lai, giúp phân luồng học sinh dễ dàng Cấu trúc luận văn 54 - Số hàm thuộc cho đầu vào (số giá trị ngôn ngữ) - Đầu mạng ANFIS - Số bước huấn luyện (epoch number) - Độ lớn bước nhảy - Tốc độ bước nhảy tăng hay giảm Toàn liệu thu thập chuẩn hóa dùng cơng cụ mô ANFIS matlab để huấn luyện * Huấn luyện liệu mơn Tốn Dữ liệu dùng để huấn luyện kiểm tra Bảng 3.3.1 STT 10 11 12 13 14 15 STT 30 Bản ghi dùng để xây dựng mơ hình mờ KT15’ KT1T TBM/HK STT KT15’ KT1T TBM/HK 10 8,2 16 4,3 2,8 17 5,4 6,5 6,5 18 5,3 6,5 5,3 19 2,4 6 20 4,8 10 6,5 21 4,2 10 6,5 7,2 22 3,4 3,5 5,1 23 2,5 4,5 6,3 24 5,5 5,1 25 5,3 5,6 3 3,5 26 6,3 5,3 27 5,5 6,3 3,3 28 2,5 4,2 2,5 4,9 29 6,5 7,2 10 7,7 30 5,7 10 Bản ghi dùng để đánh giá KT15’ KT1T TBM/HK STT KT15’ KT1T TBM/HK 6,9 6 4,9 10 10 9,5 6,4 10 8,8 9,5 8,2 8,5 8,4 5,3 7,7 10 10 10 8,2 Bảng 3.3.1 Bảng liệu mơn Tốn 55 Hình 3.3.1 Huấn luyện liệu mơn Tốn - Hàm đầu có dạng Constant (Hình 3.3.2), sử dụng phương pháp hybrid (Hình 3.3.3) Hình 3.3.2 Lựa chọn đầu vào đầu cho ANFIS 56 Hình 3.3.3 Huấn luyện liệu mơn Tốn Hình 3.3.4 Kiểm tra q trình huấn luyện liệu mơn Tốn Sau 100 kỳ huấn luyện ta thu điều khiển nơ-ron mờ với sai số liệu đầu liệu mạng 0.50228, sai số chấp nhận 57 Hình 3.3.5 Hệ luật mờ hình thành trình huyến luyện Đánh giá kết quả: STT 10 11 12 13 14 15 KQ dự báo 8,2 2,8 6,5 5,3 7,2 5,1 6,3 5,1 3,5 5,3 3,3 4,9 7,7 KQ thực tế 8,2 2,8 6,5 5,3 5,36 7,5 7,5 5,29 6,53 5,31 3,89 5,36 3,28 4,79 7,7 STT 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 KQ dự báo 4,3 5,4 5,3 2,4 4,8 4,2 3,4 4,5 5,5 5,6 6,3 6,3 4,2 7,2 5,7 KQ thực tế 4,9 5,29 5,31 2,4 4,9 4,2 3,4 4,7 5,36 5,36 6,53 6,53 3,77 7,2 5.31 ′ Sai số tính theo công thức 𝐿𝑆𝐸 = √∑𝑁 𝑝=1(𝑌𝑝 − 𝑌𝑡 ) = 1,411772 * Huấn luyện liệu môn Ngữ văn - Dữ liệu dùng để huấn luyện kiểm tra Bảng 3.3.2 58 STT 10 11 12 13 14 15 STT 30 Bản ghi dùng để xây dựng mơ hình mờ KT15’ KT1T TBM/HK STT KT15’ KT1T TBM/HK 7,3 16 5,7 7,3 17 4,5 5,2 6,3 18 5 6,5 7,8 19 3,4 10 7,7 20 4,8 5,8 21 6,4 10 5,5 7,9 22 4,5 6,4 10 5,5 7,3 23 5,3 5 24 6,5 5,7 25 5,4 10 8,2 26 6,5 5,9 6,8 27 4,5 5,9 28 7,1 5,5 7,9 29 5,7 2,5 5,7 30 2,5 3,3 10 Bản ghi dùng để đánh giá KT15’ KT1T TBM/HK STT KT15’ KT1T TBM/HK 7,3 8,3 6,8 7 6,9 7,6 8 6,5 10 8,1 9 6,5 8,1 7,6 10 7,1 Bảng 3.3.2 Bảng liệu mơn Ngữ văn 59 Hình 3.3.6 Load liệu mơn Ngữ văn - Hàm đầu có dạng linear (Hình 3.3.7), sử dụng phương pháp hybrid (Hình 3.3.8) Hình 3.3.7 Lựa chọn đầu vào đầu cho ANFIS 60 Hình 3.3.8 Huấn luyện liệu mơn Ngữ văn Hình 3.3.9 Kiểm tra trình huấn luyện liệu môn Ngữ văn Sau 100 kỳ huấn luyện ta thu điều khiển nơ-ron mờ với sai số liệu đầu liệu mạng 0.35237, sai số chấp nhận 61 Hình 3.3.10 Hệ luật mờ hình thành trình huyến luyện Đánh giá kết quả: STT 10 11 12 13 14 15 KQ dự báo 7,3 7,3 6,3 7,8 7,7 5,8 7,9 7,3 5,7 8,2 6,8 5,9 7,9 5,7 KQ thực tế 7,3 7,3 6,3 7,3 7,3 5,8 7,6 7,6 6,25 5,6 8,2 6,9 5,8 7,9 5,7 STT 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 KQ dự báo 5,7 5,2 6,5 3,4 4,8 6,4 6,4 5,3 6,5 5,4 5,9 7,1 5,7 3,3 KQ thực tế 5,7 5,8 6,25 3,4 4,8 6,4 6,4 5,3 6,9 5,6 5,9 7,3 7,3 5,7 ′ Sai số tính theo cơng thức 𝐿𝑆𝐸 = √∑𝑁 𝑝=1(𝑌𝑝 − 𝑌𝑡 ) = 1,234909 * Huấn luyện liệu môn Tiếng Anh 62 STT 10 11 12 13 14 15 STT 30 Bản ghi dùng để xây dựng mơ hình mờ KT15’ KT1T TBM/HK STT KT15’ KT1T TBM/HK 5,2 16 5,5 2,3 4,5 7,8 6,8 17 4,3 4,5 4,5 3,5 5,2 18 5,3 3,3 5,2 4,3 5,3 19 5,1 4,8 4,9 20 4,8 2,3 5 4,7 21 6,3 2,5 4,2 5,8 3,5 5,3 22 5,8 5,6 5,5 4,5 5,7 23 5,5 4,8 5,5 6,3 4,5 6,2 24 5,5 6,5 5,6 5,5 2,8 5,4 25 5,3 5,2 6,3 26 5,5 5,7 6,3 6,5 6,1 27 6,5 5,1 6,5 2,8 5,1 28 5,5 4,5 5,3 5,3 5,3 5,3 29 5,3 5,3 4,8 2,8 30 6 5,8 10 Bản ghi dùng để đánh giá KT15’ KT1T TBM/HK STT KT15’ KT1T TBM/HK 5,8 6,7 7,5 4,5 5,3 4,3 5,4 7 4,8 5,9 6,5 3,5 5,7 5,5 3,8 4,3 5,3 5,8 5,5 5,3 5,7 7,5 4,3 5,3 10 5,8 5,7 5,9 Bảng 3.3.3 Bảng liệu môn Tiếng Anh 63 Hình 3.3.11 Load liệu mơn Tiếng Anh - Hàm đầu có dạng constant (Hình 3.3.12), sử dụng phương pháp hybrid (Hình 3.3.13) Hình 3.3.7 Lựa chọn đầu vào đầu cho ANFIS 64 Hình 3.3.8 Huấn luyện liệu mơn Tiếng Anh Hình 3.3.9 Kiểm tra q trình huấn luyện liệu mơn Tiếng Anh Sau 100 kỳ huấn luyện ta thu điều khiển nơ-ron mờ với sai số liệu đầu liệu mạng 0.25011, sai số chấp nhận Hình 3.3.5 Hệ luật mờ hình thành trình huyến luyện 65 Đánh giá kết quả: STT 10 11 12 13 14 15 KQ dự báo 5,19 6,8 4,84 5,3 4,96 4,84 5,36 5,47 6,2 5,36 5,05 6,08 5,05 5,44 4,84 KQ thực tế 5,2 6,8 5,2 5,3 4,9 5,3 5,3 5,7 6,2 5,4 6,1 5,1 5,3 STT 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 KQ dự báo 4,5 4,5 5,21 5,19 4,2 5,74 5,48 5,55 5,21 5,46 5,05 5,47 5,21 5,85 KQ thực tế 4,5 4,5 5,2 5,1 4,2 5,6 5,5 5,6 5,2 5,7 5,1 5,3 5,3 5,8 ′ Sai số tính theo cơng thức 𝐿𝑆𝐸 = √∑𝑁 𝑝=1(𝑌𝑝 − 𝑌𝑡 ) = 1,124278 Qua bảng 3.3.5 ta thấy kết dự báo gần với giá trị thu thập thực tế * Ta thực kết dự báo mơn sau từ kết môn ta dự báo kết học tập học sinh học kỳ Kết dự báo học kỳ thông qua môn STT Toán 10 7,2 6,1 6,7 6,8 7,5 8,5 6,8 5,9 5,2 Lý 6,5 7,9 5,4 7,2 7,5 6,9 7,1 7,4 5,1 4,7 Hóa Sinh Văn 5,4 6,1 5,2 4,2 6 8,4 8,1 6,4 6,9 6,8 5,7 5,8 6,7 6,3 8,8 8,2 7,3 6,4 6,8 6,3 6,1 6,6 6,4 7,4 6,1 6,6 6,1 Sử Địa TA 6,1 7,1 4,9 6,6 4,5 7,1 6,6 4,3 7,5 7,9 6,1 6,6 8,5 6,6 7,3 7,8 8,1 4,8 4,8 4,2 4,8 5,5 5,9 6,3 4,6 4,8 TB KQDB học kỳ 7,1 7,3 7,4 6,2 6,15 6,8 6,7 7,3 7,15 6,8 7,9 7,5 7,1 7,1 6,7 6,7 6,4 6,35 66 3.3 Kết luận chương Trong chương ứng dụng công cụ ANFIS Matlab để huấn luyện dự báo kết học tập môn học sinh trường THPT Lai Vung 1, Đồng Tháp Kết dự báo sát với thực tế, điều có ý nghĩa: - Giúp nhà trường nắm trước chất lượng học tập em, qua có hướng điều chỉnh giúp em học tốt hơn; - Giúp phụ huynh học sinh ước đoán kết học tập để có chuẩn bị tâm lý đồng thời có kế hoạch nâng cao kết học tập KẾT LUẬN Luận văn trình bày cách cụ thể sở lý thuyết hệ mờ TSK ANFIS, sau xây dựng mơ hình mờ dạng để giải tốn dự báo kết học tập học sinh trung học phổ thơng Khi áp dụng mơ hình mờ TSK để dự báo kết học tập với liệu điểm Trường THPT Lai Vung cho thấy mối quan hệ kết kiểm tra kết thi học kỳ với kết dự báo gần Thông tin cung cấp khả dự báo kết học tập học kỳ học sinh dựa vào điểm kiểm tra Từ học sinh phụ huynh định hướng việc học tập Bên cạnh đó, từ kết dự báo trước nhà trường nắm hạn chế môn học học sinh từ có hướng phụ đạo giúp em học tốt Ngồi thơng tin dự báo giúp nhà trường phụ huynh có định hướng tương lai, giúp phân luồng học sinh thuận lợi Trong q trình thực luận văn, tơi cố gắng tập trung nghiên cứu toán tham khảo nhiều tài liệu liên quan Tuy nhiên, thời gian trình độ có hạn nên khơng thể tránh khỏi hạn chế thiếu 67 sót định Tôi thật mong muốn nhận gợi ý chun mơn lẫn cách trình bày luận văn Trong luận văn chọn hướng nhỏ để nghiên cứu Với cách tiếp cận mở đầu cho nhiều hướng nghiên cứu tương lai như: xây dựng hệ thống dự báo kết thi THPT quốc gia, hệ thống tư vấn chọn trường, ngành nghề cho học sinh dựa vào kết học tập… 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Ngơ Hán Chiêu, Trần Q, Đặng Văn Hồng Thơng, “Ứng dụng Logic mờ vào q trình cập nhật vị trí thuê bao di động theo thời gian thích ứng”, hội nghị khoa học lần thứ VI – Học viện công nghệ bưu viễn thơng [2] Bùi Cơng Cường, Nguyễn Doãn Phước (2006), Hệ mờ, mạng nơron ứng dụng, nhà xuất khoa học kỹ thuật, Hà Nội [3] Vũ Anh Đoàn, “Điều khiển mờ Robot Logic mờ”, hội nghị khoa học lần VI- Học viện công nghệ bưu viễn thơng [4] Bùi Cơng Cường, Nguyễn Doãn Phước, 2006, Hệ thống Mạng Nơron mờ ứng dụng, NXB Khoa học công nghệ Tiếng Anh [5] Tzung-Pei Hong, K.Y.L., S.L.W (2003), “Fuzzy data mining for interesting generalized assocition rules”, Fuzzy Sets and Systems 138, pp 255-269 [6] M Kaya, R Alhajj (2005), “Genetic algorithm based framework for mining fuzzy association rules”, Fuzzy Sets and Systems 152, pp 587-601 [7] Ying-Shen Juang, Shui-Shun Lin & Hsing-Pei Kao (2007), “Design and Implementation of a fuzzy inference system for suppoting custimer requirements”, Expert Systems with Applications 32, pp 868-878 [8] Juh-shing roger jang Anfis: Adaptive network-based fuzze inference system IEEE Transactions on systems, Man, And cybernetics, Vol, 23, No, 3, MayJune 1993 [9] C.T.Lin and C.S.G Lee, Neural Fuzzy Systems Prentice Hall, London, 1996 ... lên dự báo kết nhiều mơn học Từ dự báo kết học tập học sinh Đóng góp luận văn - Cung cấp khả dự báo kết học tập học kỳ học sinh dựa vào điểm kiểm tra Từ học sinh phụ huynh định hướng việc học tập. .. ĐẠI HỌC VINH TRẦN MINH HẬU DỰ BÁO KẾT QUẢ HỌC TẬP HỌC SINH TRUNG HỌC PHỔ THÔNG SỬ DỤNG HỆ LOGIC MỜ TSK Chuyên ngành: Công nghệ thông tin Mã số: 60 48 02 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG... liệu kết kiểm tra học sinh kiến thức hệ logic mờ, xây dựng nên hệ thống dự báo kết học tập học sinh Từ điểm kiểm tra thường xuyên điểm kiểm tra tiết dự đoán kết học kỳ mơn học Từ việc dự báo kết