Sử dụng mạng SOM áp dụng để thực hiện trợ giúp cho học sinh thi đại học. Nội dung chính của chƣơng gồm có các phần chính: Lý do đƣa ra các tiêu chí đƣợc lựa chọn trong bảng thống kê, các phƣơng pháp trực quan mạng, phƣơng pháp xác định ranh giới các cụm. Sử dụng công công cụ SOM Toolbox huấn luyện mạng SOM đƣa ra những hình ảnh trực quan. Từ hình ảnh trực quan mạng kết hợp với bảng thống kê dữ liệu đƣa ra những đánh giá nhận xét, tƣ vấn cho học sinh lựa chọn trƣờng đại học mà mình sẽ dự thi.
KẾT LUẬN
Mạng SOM đƣợc ứng dụng vào rất nhiều các lĩnh vực nhƣ nhận dạng, khai phá dữ liệu, chuẩn đoán và dự đoán trong y học… Trong luận văn này mạng SOM đƣợc ứng dụng trong gom cụm dữ liệu.
Luận văn đã thực hiện đƣợc một số kết quả sau:
- Trình bày tổng quan về mạng nơron nhân tạo. Giới thiệu một số phƣơng pháp học cơ bản của mạng nơron
- Trình bày một số phƣơng pháp phân cụm và một số thuật toán phân cụm.
- Trình bày tƣơng đối chi tiết về mạng SOM và ứng dụng của SOM trong phân cụm dữ liệu.
- Tìm hiểu công cụ SOM Toolbox và sử dụng công cụ SOM Toolbox trong phân cụm dữ liệu.
- Thu thập dữ liệu thông tin các trƣờng đại học đại diện cho các vùng miền của Việt Nam và sử dụng công cụ SOM Toolbox đƣa ra kết quả các cụm và các thành phần từ đó phân tích đánh giá và trợ giúp cho học sinh .
Những hạn chế của luận văn:
- Do việc thống kê dữ liệu các trƣờng đại học gặp nhiều khó khăn lên số lƣợng các trƣờng còn chƣa phong phú vì vậy đã làm cho kết quả các cụm chƣa phản ánh đƣợc rõ nét về các trƣờng đại học, cao đẳng của Việt Nam.
- Hƣớng nghiên cứu: Sử dụng những kết quả đạt đƣợc của luận văn để tiếp tục xây dựng một tập dữ liệu hoàn chỉnh tất cả các trƣờng đại học và cao đẳng Việt Nam.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt
[1]. Ban liên lạc các trƣờng đại học và cao đẳng Việt Nam(2010), Hội thảo khoa học:”Đánh giá và xếp hạng các trường đại học và cao đẳng Việt Nam”, TP Hồ Chí Minh.
[2]. Lê Bá Dũng(2011), Bài giảng về mạng nơron nhân tạo và ứng dụng, ĐH Công nghệ thông tin và Truyền thông- Đại học Thái Nguyên
Tiếng Anh
[3]. Data Clustering Algorithms, https://sites.google.com /site/ dataclusteringalgorithms/ ngày 12/4/2012
[4]. Juha Vesanto, Johan Himberg, Esa Alhoniemi, and Juh Parhankangas (2000), SOM Toolbox for Matlab 5, Helsinki University of Technology.
[5]. Juha Vesanto (2000), Using SOMs in Data Mining, Licentiate’s thesis, Helsinki University of Technology
[6]. Flynn.P.J, Murty M.N, Jain.A.K(1999), Data Clustering: A Review,
ACM Computing Surveys, Vol. 31, No. 3,
[7]. Tom Germano (1999), Self Organizing Maps
[8]. Teuvo Kohonen(2001), Self-Organizing Maps, Third Edition,