Phân cụm dữ liệu nói chung và phân loại sản phẩm nói riêng là một trong những yêu cầu thực tế hiện nay. Một nền sản xuất nông nghiệp phát triển đòi hỏi phải phân loại, lựa chọn các sản phẩm nông nghiệp cho nhiều mục tiêu sử dụng khác nhau ví dụ như phân loại sản phẩm hạt cà phê sau thu hoạch.
- Hạt chín đỏ, tốt dành cho xuất khẩu; - Loại sử dụng trong nước;
- Quả loại, xấu dùng làm phân bón. Hay như phân loai các sản phẩm của lúa gạo
- Loại chín vàng dùng cho xuất khẩu; - Loại sử dụng trong nước;
- Loại dùng cho chăn nuôi; …
Có rất nhiều phương pháp cho việc khám phá tri thức và khai phá dữ liệu trong sản xuất có sử dụng mạng nơron không giám sát. Đặc biệt phương pháp sử dụng SOM có thể trực quan hoá tốt hơn đối với dữ liệu có kích thước lớn; tạo ra biểu diễn các mối quan hệ phức tạp; cải thiện cụm và rút gọn dữ liệu; tạo điều kiện thuận lợi cho việc khám phá tri thức qua việc xác định các cấu trúc và mẫu mới trong dữ liệu. Nhiều ứng dụng của SOM đã được sử dụng làm công nghệ và các lĩnh vực khoa học khác. Trên hình 3.1 là một ví dụ sử dụng mạng Kohonen cho phân loại các thực phẩm (gom cụm các loại thực phẩm) theo:
- Loại hoa, quả ăn được ngay không cần chế biến; - Loại hoa, quả phải nấu chín mới ăn được;
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www. lrc.tnu.edu.vn
- Loại thực phẩm là đồ uống;
- Loại thực phẩm đã được chế biến từ thịt có thể dùng được ngay; - Loại thực phẩm cần được nấu chín mới ăn được.
Hình 3.1.a: Thực phẩm trước khi được phân loại
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www. lrc.tnu.edu.vn
Hình 3.1.b: Phân loại thực phẩm theo các thuộc tính sử dụng mạng Kohonen
Mạng Kohonen (SOM) cho phép gom cụm các sản phẩm như vậy. Vấn đề đặt ra là cần phải kết hợp với quá trình phát triển với kỹ thuật mới có thể xử lý các thuật toán một cách hoàn hảo.
Căn cứ vào quy trình thực tế của việc phân loại sản phẩm tôi muốn đề xuất áp dụng SOM trong việc đánh giá, phân loại sản phẩm nông nghiệp.