Nghiên cứu phát triển phương pháp phân cụm bám giám sát mờ an toàn ứng dụng cho bài toán quản lý cảng biển

Nội dung tài liệu: Nghiên cứu phát triển phương pháp phân cụm bám giám sát mờ an toàn ứng dụng cho bài toán quản lý cảng biển

1. ĐẠI HÅC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HÅC CÆNG NGHỆ THÆNG TIN VÀ TRUYỀN THÆNG ——————–o0o——————– PHÙNG THẾ HUÂN NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM BÁN GIÁM SÁT MÍ AN TOÀN ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN QUẢN LÝ CẢNG BIỂN Chuy¶n ngành: Khoa học m¡y t½nh M¢ sè: 9. 48. 01. 01 TÂM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HÅC MÁY TÍNH THÁI NGUYÊN - NĂM 2023
2. Công tr¼nh được hoàn thành t¤i: Trường Đại học Công ngh» Thông tin và Truy·n thông - Đại học Th¡i Nguy¶n Người hướng d¨n khoa học: 1. TS. Vũ Đức Th¡i 2. PGS. TS. L¶ Hoàng Sơn Ph£n bi»n 1: Ph£n bi»n 2: Ph£n bi»n 3: Luªn ¡n được b£o v» trước Hëi đồng ch§m luªn ¡n c§p Trường họp t¤i Vào hồi . . . giờ . . . ngày . . . th¡ng . . . n«m . . . Có thº t¼m hiºu luªn ¡n t¤i: - Trung t¥m Sè - Đại học Th¡i Nguy¶n - Thư vi»n Trường ĐH Công ngh» Thông tin và Truy·n thông - ĐHTN.
3. Mở đầu 1. T½nh c§p thi¸t cõa luªn ¡n Mët trong nhúng hướng nghi¶n cùu v· ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t đang được quan t¥m hi»n nay đó là ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn (hay cán gọi là ph¥n cụm dú li»u theo độ tin cªy). C¡c phương ph¡p hi»n t¤i đạt hi»u su§t tèt v· độ ch½nh x¡c ph¥n cụm nhưng thường m§t nhi·u thời gian t½nh to¡n. Do đó, nh¬m n¥ng cao hi»u su§t ph¥n cụm, trong ph¤m vi luªn ¡n này nghi¶n cùu mët sè v§n đề như sau: • Nghi¶n cùu đề xu§t phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn mới cho ph¥n vùng dú li»u với độ tin cªy có hi»u su§t ph¥n cụm tèt và thời gian t½nh to¡n tèt. • Nghi¶n cùu đề xu§t phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn mới tr¶n tªp mờ vi¹n c£nh cho ph¥n vùng dú li»u với độ tin cªy và dú li»u nhi¹u. • Nghi¶n cùu đề xu§t phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn mới với nhi·u tham sè mờ cho ph¥n vùng dú li»u với độ tin cªy xû lý thông tin nhi¹u. Trong bài to¡n qu£n lý c£ng biºn, qu¡ tr¼nh ph¡t hi»n tàu đóng vai trá quan trọng trong vi»c gi¡m s¡t và qu£n lý c£ng biºn như trong giao thông hàng h£i và an toàn tàu biºn, n¥ng cao hi»u qu£ khai th¡c c£ng. Khó kh«n trong qu¡ tr¼nh ph¡t hi»n tàu biºn bao gồm h¤n ch¸ với quy mô h¼nh £nh tàu nhỏ và chùa nhi¹u. Ảnh v» tinh được thu thªp r§t xa so với mực nước biºn n¶n ch§t lượng h¼nh £nh th§p do đó d¨n đến tàu tr¶n biºn có thº bị nhªn d¤ng nh¦m thành c¡c ngọn h£i đăng hay c¡c hán đảo, v.v. Tø đó d¨n đến y¶u c¦u gi£i quy¸t bài to¡n ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t với thông tin chưa đảm b£o độ tin cªy, trong đó có c¡c thông tin bê trñ chưa đúng (dú li»u nhi¹u, dú li»u bị g¡n nh¢n sai). 1
4. 2. Bè cục cõa luªn ¡n • Mở đ¦u: Tr¼nh bày t½nh c§p thi¸t cõa đề tài; mục ti¶u nghi¶n cùu; phương ph¡p và dú li»u nghi¶n cùu; bè cục cõa luªn ¡n. • Chương 1: Tr¼nh bày têng quan v· ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ và qu£n lý c£ng biºn. Tªp mờ và mở rëng, mët sè hướng ti¸p cªn trong ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ g¦n đây và ùng dụng trong bài to¡n qu£n lý c£ng biºn, dú li»u thực nghi»m và đánh gi¡ hi»u n«ng thuªt to¡n. • Chương 2: Tr¼nh bày k¸t qu£ nghi¶n cùu v· phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn mới cho ph¥n vùng dú li»u với độ tin cªy. C¡c nëi dung ch½nh bao gồm: ý tưởng thuªt to¡n, chi ti¸t thuªt to¡n, k¸t qu£ thực nghi»m tr¶n bë dú li»u UCI. • Chương 3: Tr¼nh bày k¸t qu£ nghi¶n cùu v· phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn mới tr¶n tªp mờ vi¹n c£nh cho ph¥n vùng dú li»u với độ tin cªy và dú li»u nhi¹u. C¡c nëi dung ch½nh bao gồm: ý tưởng thuªt to¡n, chi ti¸t thuªt to¡n, k¸t qu£ thực nghi»m tr¶n bë dú li»u UCI và ODDS. • Chương 4: Tr¼nh bày k¸t qu£ nghi¶n cùu hai phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ theo hướng ti¸p cªn đa tham sè mờ. Thù nh§t, đề xu§t mët phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ với nhi·u tham sè mờ dựa tr¶n sự c£i ti¸n cõa phương ph¡p ph¥n cụm mờ với nhi·u tham sè mờ. Thù hai, đề xu§t mët phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn với nhi·u tham sè mờ, phương ph¡p này có ý tưởng tø sự k¸t hñp giúa phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn với phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ với nhi·u tham sè mờ để ph¥n vùng dú li»u với độ tin cªy và dú li»u nhi¹u. C¡c nëi dung tr¼nh bày với c¡c thuªt to¡n bao gồm: ý tưởng thuªt to¡n, chi ti¸t thuªt to¡n, k¸t qu£ thực nghi»m tr¶n bë dú li»u UCI và ODDS. • K¸t luªn: Tr¼nh bày c¡c k¸t qu£ thu được cõa luªn ¡n. 2
5. Chương 1 Têng quan v· ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ và ùng dụng trong bài to¡n qu£n lý c£ng biºn Trong chương này tr¼nh bày têng quan v· ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ và qu£n lý c£ng biºn. C¡c ki¸n thùc cơ sở phục vụ cho luªn ¡n được tr¼nh bày cụ thº làm n·n t£ng để ph¡t triºn c¡c thuªt to¡n ở c¡c chương sau như: tªp mờ và mở rëng, ph¥n cụm mờ, ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ. Ngoài ra, trong chương này cũng tr¼nh bày v· mët sè ti¸p cªn ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ g¦n đây như: ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn, ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ tr¶n tªp mờ n¥ng cao, ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ với nhi·u tham sè mờ. Cũng trong chương này, lĩnh vực ùng dụng phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ trong qu£n lý c£ng biºn cũng được tr¼nh bày. 1.1 Têng quan v· ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ 1.1.1 Tªp mờ và mở rëng Định nghĩa 1.1. Mët tªp mờ (FS) trong mët tªp n·n kh¡c réng X được ký hi»u là A_ và định nghĩa như sau: _ A = f(x; µA_ (x)) j8x 2 X; µA_ (x) 2 [0; 1]g (1.1) Trong đó µA_ (x) là độ thuëc cõa x 2 X. Tªp mờ vi¹n c£nh (PFS) được t¡c gi£ Bùi Công Cường đưa ra l¦n đầu vào n«m 2014, mở rëng trực ti¸p tø tªp mờ trực c£m. Định nghĩa 1.2. Mët tªp mờ vi¹n c£nh trong mët tªp n·n kh¡c réng X được ký hi»u là A và định nghĩa như sau: A = f(x; µA(x); ηA(x); γA(x)) jx 2 Xg (1.2) 3
6. Trong đó µA(x) là độ kh¯ng định cõa méi ph¦n tû x 2 N, ηA(x) là độ trung lªp (do dự) và γA(x) là độ phõ định tho£ m¢n c¡c ràng buëc: 0 ≤ µA(x); ηA(x); γA(x) ≤ 1; 0 ≤ µA(x) + ηA(x) + γA(x) ≤ 1 (1.3) Độ tø chèi cõa mët ph¦n tû được t½nh như sau: ξA(x) = 1 − (µA(x) + ηA(x) + γA(x)) (1.4) N¸u ξA(x) = ηA(x) = 0 th¼ tªp mờ vi¹n c£nh trở thành tªp mờ thường. 1.1.2 Ph¥n cụm mờ Fuzzy C-Means (FCM) là thuªt to¡n ph¥n cụm mờ nêi ti¸ng nh§t được đề xu§t bởi Bezdek. Phương ph¡p này dựa tr¶n vi»c tèi ưu hóa kho£ng c¡ch giúa c¡c điểm dú li»u tới t¥m cụm. 1.1.3 Ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ Semi-Supervised Fuzzy C-means (SSFCM) là phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ được đề xu§t bởi Pedrycz and Waletzky. Trong hàm mục ti¶u cõa phương ph¡p SSFCM bao gồm hai thành ph¦n: Thành ph¦n thù nh§t là thành ph¦n học không gi¡m s¡t và thành ph¦n thù hai là thành ph¦n học có gi¡m s¡t. 1.2 Mët sè ti¸p cªn trong ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ g¦n đây 1.2.1 Ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn Ý tưởng ch½nh cõa phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn có trọng sè tin cªy (CS3FCM) là méi mët ph¦n tû kh¡c nhau th¼ có mët mùc độ £nh hưởng kh¡c nhau đến hi»u su§t ph¥n cụm. 1.2.2 Ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ tr¶n tªp mờ n¥ng cao Trong mët nghi¶n cùu g¦n đ¥y, c¡c t¡c gi£ đã đề xu§t mët thuªt to¡n ph¥n cụm mờ vi¹n c£nh FC-PFS (Fuzzy Clustering on Picture Fuzzy Set) dựa vào ý tưởng cõa thuªt to¡n nh¬m thi¸t k¸ hàm mục ti¶u bao gồm 2 thành ph¦n: têng kho£ng c¡ch cõa c¡c điểm dú li»u đến c¡c t¥m cụm và đại lượng entropy. 4
7. 1.2.3 Ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ với nhi·u tham sè mờ Trong mët nghi¶n cùu g¦n đây, c¡c t¡c gi£ đã đề xu§t phương ph¡p ph¥n cụm mờ với nhi·u tham sè mờ MC-FCM (Multiple fuzzification Coefficients Fuzzy C–means), tr¶n cơ sở c£i ti¸n thuªt to¡n FCM với c¡c tham sè mờ kh¡c nhau cho tøng ph¦n tû trong tªp dú li»u. Tham sè mờ cõa mët ph¦n tû cụ thº được t½nh to¡n dựa tr¶n sự ph¥n bè giúa ph¦n tû đó và c¡c ph¦n tû xung quanh để n¥ng cao ch§t lượng cõa cụm. 1.2.4 Nhªn x²t v· c¡c nghi¶n cùu li¶n quan Phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn có trọng sè tin cªy (CS3FCM) có hi»u su§t ph¥n cụm tèt hơn so với c¡c phương ph¡p FCM, SSFCM. Tuy nhi¶n, phương ph¡p này có b§t lñi v· thời gian ch¤y so với c¡c phương ph¡p trước đó do qu¡ tr¼nh kiºm tra và cªp nhªt c¡c nh¢n cõa c¡c điểm dú li»u. Phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ tr¶n tªp mờ vi¹n c£nh (FC-PFS) có hi»u su§t ph¥n cụm tèt hơn so với c¡c phương ph¡p FCM, SSFCM và CS3FCM, đặc bi»t đối với dú li»u chùa nhi¹u. Tuy nhi¶n, trong c¡ch ti¸p cªn này cũng chưa gi£i quy¸t được v§n đề ph¥n cụm dú li»u theo độ tin cªy và dú li»u nhi¹u. Trong phương ph¡p ph¥n cụm mờ với nhi·u tham sè mờ (MC-FCM), sè lượng tham sè mờ b¬ng với sè lượng m¨u trong bë dú li»u d¨n đến đë phùc t¤p cao và thời gian t½nh to¡n lớn. Mặt kh¡c, phương ph¡p này chưa đề cªp đến y¸u tè b¡n gi¡m s¡t và v§n đề ph¥n cụm dú li»u theo độ tin cªy. 1.3 Ứng dụng ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ trong bài to¡n qu£n lý c£ng biºn 1.3.1 Giới thi»u bài to¡n qu£n lý c£ng biºn Tr¶n th¸ giới và Vi»t Nam hi»n nay, v§n đề gi£i quy¸t bài to¡n qu£n lý c£ng biºn đang nhªn được nhi·u sự quan t¥m tø ph½a c¡c nhà nghi¶n cùu. Với sự ph¡t triºn cõa ngành vªn t£i biºn, sè lượng tàu và sè lượng hàng hóa cªp c£ng là r§t lớn. Do đó, y¶u c¦u c§p thi¸t c¦n đặt ra đó là ph¡t hi»n tàu tr¶n biºn để hé trñ qu¡ tr¼nh giao thông tàu, cùu hë hàng h£i, vªn chuyºn hàng hóa và x¥y dựng h» thèng an ninh quèc pháng. 5
8. Ảnh v» tinh được chụp tø kho£ng c¡ch r§t xa tr¡i đất n¶n mặc dù có độ ph¥n gi£i cao nhưng £nh v» tinh thường có mục ti¶u nhỏ, thưa thớt, có thº chùa nhi¹u và nhi·u thông tin d¹ g¥y nh¦m l¨n, do đó vi»c sû dụng c¡c phương ph¡p ph¥n cụm mờ để gi£i quy¸t bài to¡n ph¡t hi»n tàu biºn tø £nh v» tinh là mët hướng nghi¶n cùu đáng được lưu t¥m. C¡c phương ph¡p này thường đem l¤i k¸t qu£ nhªn d¤ng tương đối tèt, tuy nhi¶n v¨n cán nh¤y c£m với c¡c ngo¤i l» và c¡c thông tin không ch­c ch­n. Trong ph¤m vi cõa luªn ¡n này nghi¶n cùu sû dụng ph¥n cụm mờ để ph¡t triºn c¡c phương ph¡p ph¡t hi»n tàu biºn tø £nh v» tinh dựa tr¶n c¡c thông tin v· độ tin cªy, nh¬m đem l¤i hi»u qu£ ph¡t hi»n tàu tèt trong bài to¡n qu£n lý c£ng biºn. 1.3.2 Nhªn x²t chung Trong kỹ thuªt t¡ch ngưỡng, s³ r§t khó kh«n trong trường hñp sự tương ph£n giúa h¼nh £nh con tàu với n·n là th§p, r§t khó x¡c định mët ngưỡng th½ch hñp. C¡c thuªt to¡n học s¥u có v§n đề đối với bë dú li»u nhỏ n¶n c¦n bë dú li»u đủ lớn để thực hi»n c¡c mô h¼nh. Khi bë dú li»u lớn th¼ đòi hỏi độ phùc t¤p t½nh to¡n và thời gian xû lý l¥u. Đây là mët h¤n ch¸ đối với qu¡ tr¼nh ph¡t hi»n tàu biºn. Mặt kh¡c, c¡c nghi¶n cùu trước đây v¨n chưa xû lý v§n đề ph¥n vùng với dú li»u theo độ tin cªy hoặc dú li»u nhi¹u; đa sè c¡c phương ph¡p đều thực hi»n tr¶n tªp mờ thường hoặc sè ½t thực hi»n tr¶n tªp mờ trực c£m và h¦u h¸t c¡c phương ph¡p này đều chõ y¸u tªp trung vào vi»c sûa đổi c¡c ph¦n tû đại di»n trong cụm mà không thay đổi vi»c sû dụng tham sè mờ. Do đó, luªn ¡n này đề xu§t mët sè phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ mới, cụ thº như sau: Đề xu§t mët thuªt to¡n ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn trong ph¥n vùng dú li»u có độ tin cªy và dú li»u có chùa nhi¹u; đề xu§t mët thuªt to¡n ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn dựa tr¶n tªp mờ vi¹n c£nh; cuèi cùng đề xu§t mët thuªt to¡n ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn với nhi·u tham sè mờ để xû lý dú li»u có chùa nhi¹u. C¡c thuªt to¡n này được ùng dụng cho ph¡t hi»n tàu biºn tø £nh v» tinh, phục vụ cho bài to¡n qu£n lý c£ng biºn. 6
9. Chương 2 Đề xu§t phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn Chương này tr¼nh bày k¸t qu£ nghi¶n cùu v· phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn mới (TS3FCM) cho ph¥n vùng dú li»u với độ tin cªy. C¡c nëi dung bao gồm: sơ đồ và chi ti¸t thuªt to¡n, k¸t qu£ thực nghi»m tr¶n bë dú li»u UCI và k¸t qu£ thực nghi»m tr¶n bë dú li»u £nh v» tinh ùng dụng ph¡t hi»n tàu biºn. K¸t qu£ thu được cho th§y hi»u n«ng cõa phương ph¡p đề xu§t so với c¡c phương ph¡p li¶n quan. 2.1 Giới thi»u Ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn là v§n đề ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ với thông tin chưa đảm b£o độ tin cªy, trong đó có thº chùa c¡c thông tin bê trñ chưa ch½nh x¡c như dú li»u nhi¹u hoặc dú li»u bị g¡n nh¢n sai. Thuªt to¡n s³ ti¸n hành kiºm tra đối chi¸u nh¢n cõa c¡c điểm dú li»u trước và sau khi ph¥n cụm, n¸u c¡c nh¢n này gièng nhau th¼ điểm dú li»u có độ tin cªy cao và n¸u c¡c nh¢n này kh¡c nhau th¼ điºm dú li»u có độ tin cªy th§p. 2.2 Chi ti¸t thuªt to¡n TS3FCM Thuªt to¡n TS3FCM được đề xu§t bao gồm 3 bước, cụ thº như sau: • Bước 1. Ph¥n cụm mờ cho dú li»u được g¡n nh¢n: Sû dụng thuªt to¡n c£i ti¸n cõa FCM để chia c¡c điểm dú li»u được g¡n nh¢n thành c¡c cụm, với trọng sè mới dựa tr¶n c¡c vùng l¥n cªn được g¡n nh¢n và chưa được g¡n nh¢n. Để thực hi»n đi·u này, hàm mục ti¶u cõa thuªt to¡n FCM được sûa đổi để xem x²t trọng sè cõa méi điểm dú li»u được g¡n nh¢n. 7
10. L C X X n1i + n2i J = umd2 ! Min (2.1) (u;d) n + 1 ij ij i=1 j=1 3i Với c¡c ràng buëc: uij 2 [0; 1] ; i = 1; : : : ; L; j = 1;:::;C (2.2) C X uij = 1; i = 1;:::;L (2.3) j=1 Sû dụng phương ph¡p Lagrange, c¡c t¥m cụm và độ thuëc cõa bài to¡n tèi ưu (4.5-4.7) được t½nh to¡n như sau: L n + n P 1i 2i umX n + 1 ij i V = i=1 3i ; j = 1;:::;C (2.4) j L P n1i + n2i m uij i=1 n3i + 1 1 uij = 2 ; i = 1;:::;L; j = 1;:::;C (2.5) C   m−1 P dij k=1 dik Trong méi l¦n lặp, sau khi t½nh to¡n c¡c độ thuëc như trong công thùc (2.5), thuªt to¡n ti¸n hành g¡n c¡c điểm dú li»u v· cho c¡c cụm. Trong trường hñp dú li»u được g¡n nh¢n không ch½nh x¡c (nh¢n thu được sau khi ph¥n cụm theo thuªt to¡n tr¶n kh¡c với nh¢n ban đầu), th¼ độ thuëc uij được thay đổi tương ùng theo công thùc (2.6). 8u > ij n¸u cụm j và X có cùng nh¢n ij 2(C − 1) i (2.6) • Bước 2. Chuyºn đổi dú li»u: Tø k¸t qu£ đầu ra cõa Bước 1 thu được c¡c t¥m cụm cõa dú li»u được g¡n nh¢n và sû dụng chúng làm t¥m cụm ban đầu cho c¡c điểm dú li»u chưa được g¡n nh¢n. 8
11. Sû dụng FCM cho dú li»u chưa được g¡n nh¢n để thu được c¡c gi¡ trị độ thuëc cõa chúng. K¸t hñp c¡c gi¡ trị độ thuëc cõa c£ dú li»u được g¡n nh¢n và chưa được g¡n nh¢n t¤o n¶n c¡c gi¡ trị độ thuëc đầu vào (U) cho t§t c£ c¡c điểm dú li»u cõa bước ti¸p theo. • Bước 3. Ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ cho toàn bë dú li»u: Sû dụng mët thuªt to¡n ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ để ph¥n cụm dú li»u. Đầu vào cõa bước này là c¡c gi¡ trị đë thuëc ban đầu (U) tø bước Chuyºn đổi dú li»u và c¡c tham sè. Thi¸t lªp hàm mục ti¶u cõa phương ph¡p như sau: N C N C X X 2 2 X X 2 2 J(u;d) = uijdij + λ (uij − uij) dij ! Min (2.7) i=1 j=1 i=1 j=1 Và c¡c ràng buëc: uij 2 [0; 1] ; i = 1;:::;N; j = 1;:::;C (2.8) C X uij = 1; i = 1;:::;N (2.9) j=1 B¬ng c¡ch sû dụng phương ph¡p Lagrange và gi£i thuªt Gradient, thu được k¸t qu£ như sau: N P  2 2 uij + λ(uij − uij) Xi V = i=1 ; j = 1;:::;C (2.10) j N P  2 2 uij + λ(uij − uij) i=1 C P 1 + λ − λ uik k=1 λuij uij = − ; i = 1;:::;N; j = 1;:::;C (2.11) C  d 2 1 + λ (1 + λ) P ij k=1 dik Sơ đồ thuªt to¡n TS3FCM được mô t£ trong H¼nh 4.3 dưới đ¥y. 9
12. H¼nh 2.1: Sơ đồ thuªt to¡n đề xu§t TS3FCM 2.3 K¸t qu£ thực nghi»m 2.3.1 Thực nghi»m tr¶n bë dú li»u UCI Phương ph¡p đề xu§t được so s¡nh với c¡c phương ph¡p li¶n quan như FCM, SSFCM và CS3FCM theo 2 trường hñp, đó là: i) Trường hñp 1: Thi¸t lªp c¡c gi¡ trị độ thuëc th§p đối với dú li»u được g¡n nh¢n có £nh hưởng nhỏ; ii) Trường hñp 2: Thi¸t lªp gi¡ trị độ thuëc b¬ng không (lo¤i bỏ) đối với dú li»u được g¡n nh¢n có £nh hưởng nhỏ. Thực nghi»m tr¶n bë dú li»u UCI cho th§y phương ph¡p đề xu§t có hi»u su§t tèt so với c¡c phương ph¡p li¶n quan. Cụ thº như sau: 10
13. • V· thời gian t½nh to¡n, thuªt to¡n TS3FCM tèt hơn CS3FCM với 13=20 l¦n được x¡c minh qua 2 trường hñp. • V· độ ch½nh x¡c ph¥n cụm, TS3FCM tèt hơn c¡c thuªt to¡n CS3FCM và SSFCM với 8=20 l¦n. • V· ch§t lượng ph¥n cụm, TS3FCM cũng có k¸t qu£ tương đối tèt trong 2 trường hñp, đặc bi»t với ch¿ sè ASWC tèt hơn kho£ng 12/20 l¦n so với c¡c thuªt to¡n CS3FCM, SSFCM và FCM 2.3.2 Thực nghi»m tr¶n bë dú li»u £nh v» tinh tàu biºn SIDS C¡c £nh k¸t qu£ thu được sau khi ch¤y 2 thuªt to¡n TS3SFCM và CS3FCM cho 02 £nh gèc (£nh 1 và £nh 2): H¼nh 2.2: K¸t qu£ ph¥n cụm £nh 1 H¼nh 2.3: K¸t qu£ ph¥n cụm £nh 2 11
14. Chương 3 Đề xu§t phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn tr¶n tªp mờ vi¹n c£nh Chương này tr¼nh bày k¸t qu£ nghi¶n cùu v· mët thuªt to¡n ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn mới tr¶n tªp mờ vi¹n c£nh (PTS3FCM) cho ph¥n vùng dú li»u với độ tin cªy và dú li»u nhi¹u. C¡c nëi dung bao gồm: sơ đồ và chi ti¸t thuªt to¡n, k¸t qu£ thực nghi»m tr¶n bë dú li»u UCI và k¸t qu£ thực nghi»m tr¶n bë dú li»u £nh v» tinh ùng dụng ph¡t hi»n tàu biºn. K¸t qu£ thu được cho th§y hi»u n«ng cõa phương ph¡p đề xu§t so với c¡c phương ph¡p li¶n quan. 3.1 Giới thi»u Phương ph¡p PTS3FCM được đề xu§t dựa tr¶n ý tưởng k¸t hñp ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn và tªp mờ vi¹n c£nh, với hàm mục ti¶u mới bao gồm bèn thành ph¦n ch½nh. Thành ph¦n đầu ti¶n nh¬m gi£m thiºu kho£ng c¡ch giúa c¡c điểm dú li»u và t¥m cụm thông qua độ mờ vi¹n c£nh. Thành ph¦n thù hai nh¬m xû lý dú li»u nhi¹u b¬ng c¡ch t½ch hñp đại lượng entropy giúa c¡c độ do dự và độ tø chèi cõa mô h¼nh tªp mờ vi¹n c£nh. Thành ph¦n thù ba và thù tư nh¬m mục đích phèi hñp ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn với dú li»u có nh¢n và chưa được g¡n nh¢n để xû lý v§n đề v· đë tin cªy dú li»u. 3.2 Chi ti¸t thuªt to¡n PTS3FCM Thuªt to¡n đề xu§t PTS3FCM được x¥y dựng với hàm mục ti¶u bao gồm bèn thành ph¦n, cụ thº như sau: N C N C X X 2 2 X X J(µ,ξ,η;d) = (µij(2 − ξij)) dij + ηij(log ηij + ξij)+ i=1 j=1 i=1 j=1 12
15. L C 2 X X (µij(2 − ξij) − fij) 2 2 dij+ i=1 j=1 1 + (µij(2 − ξij) − fij) N C 2 X X (µij(2 − ξij)) 2 dij ! Min (3.1) 1 + ξij i=L+1 j=1 Với c¡c ràng buëc: µij + ηij + ξij ≤ 1 (3.2) C X ξij (η + ) = 1 (3.3) ij C j=1 C X (µij(2 − ξij)) = 1 (3.4) j=1 i = 1;:::;N Trong đó: N C P P 2 2 • Thành ph¦n thù nh§t (µij(2 − ξij)) dij đại di»n cho ph¥n i=1 j=1 cụm mờ vi¹n c£nh. N C P P • Thành ph¦n thù hai ηij(log ηij + ξij) đại di»n cho thông tin i=1 j=1 entropy giúp gi£m nhi¹u cõa dú li»u thông qua c¡c độ do dự và tø chèi cõa mët điểm dú li»u. L C 2 P P (µij(2 − ξij)fij) 2 • Thành ph¦n thù ba 2 dij là thành ph¦n i=1 j=1 1 + (µij(2 − ξij)fij) đại di»n cho c¡c điểm dú li»u được g¡n nh¢n với (i = 1;:::;L) trong 2 đó L là sè điểm dú li»u được g¡n nh¢n. Ph¦n tû sè (µij(2 − ξij)fij) mô t£ ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ, trong đó fij là mët gi¡ trị h¬ng sè, có gi¡ trị b¬ng 1 hoặc 0. 8 <1 n¸u ph¦n tû i n¬m trong cụm j fij = (3.5) :0 n¸u ngược l¤i 2 Ph¦n m¨u sè 1 + (µij(2 − ξij)fij) mô t£ ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t an toàn. 13
16. N C 2 P P (µij(2 − ξij)) 2 • Cuèi cùng, thành ph¦n thù tư dij là thành i=L+1 j=1 1 + ξij ph¦n đại di»n cho c¡c điểm dú li»u chưa được g¡n nh¢n, trong đó ph¦n tû sè có ý nghĩa gièng với thành ph¦n thù nh§t. Ph¦n m¨u sè (1 + ξij) được cëng th¶m mët đại lượng ξij. Ý nghĩa cõa gi¡ trị này là sau khi ¡p dụng ph¥n cụm sû dụng FC-PFS cho t§t c£ c¡c điểm dú li»u, m¨u sè (1 + ξij) s³ có gi¡ trị lớn hơn 1 đối với c¡c điểm dú li»u chưa được g¡n nh¢n có độ tø chèi cao ξij. Do đó, trọng sè cõa c¡c ph¦n tû này được gi£m bớt. Sû dụng phương ph¡p Lagrange c¡c phương ¡n tèi ưu cõa mô h¼nh được x¡c định trong c¡c công thùc (3.6-3.10) như sau. N L 2 N 2 P 2 P (µij (2−ξij )−fij ) P (µij (2−ξij )) (µij(2 − ξij)) Xi + 2 Xi + 2 Xi 1+(µ (2−ξ )−f ) (1+ξ ) i=1 i=1 ij ij ij i=L+1 ij Vj = N L 2 N 2 P 2 P (µij (2−ξij )−fij ) P (µij (2−ξij )) (µij(2 − ξij)) + 2 + 2 1+(µ (2−ξ )−f ) (1+ξ ) i=1 i=1 ij ij ij i=L+1 ij (3.6) Độ thuëc µ cõa dú li»u đã g¡n nh¢n được t½nh như sau: fij µij = 2 + (2 − ξij)(2 + (µij(2 − ξij) − fij) ) C P fik 1 − 2 k=1 2 + (µik(2 − ξik) − fik) 2 2 C 2 (2 + (µij(2 − ξij) − fij) ) P dij(1 + (µik(2 − ξik) − fik) ) (2 − ξij) 2 2 k=1 2 (1 + (µij(2 − ξij) − fij) ) dik(2 + (µik(2 − ξik) − fik) ) (3.7) Độ thuëc µ cõa dú li»u chưa g¡n nh¢n được t½nh như sau: 1 µ = (3.8) ij 1 1+ C ξ d2 (2 − ξ ) P ( ij ) ij ij 1 d2 k=1 1+ ik ξik 14
17. C¡c độ thuëc kh¡c được t½nh to¡n như sau: C 1 X e−ξij η = (1 − ξ ) (3.9) ij C ik C k=1 P e−ξik k=1 α 1 ξij = 1 − (µij + ηij) − (1 − (µij + ηij) ) α (3.10) Sơ đồ thuªt to¡n PTS3FCM được mô t£ trong H¼nh 3.1 dưới đây. H¼nh 3.1: Sơ đồ thuªt to¡n đề xu§t PTS3FCM 15
18. 3.3 K¸t qu£ thực nghi»m Phương ph¡p PTS3FCM được so s¡nh với c¡c phương ph¡p li¶n quan như thuªt to¡n ph¥n cụm mờ vi¹n c£nh gèc (FC-PFS) và thuªt to¡n ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t an toàn có trọng sè tin cªy (CS3FCM) theo c£ độ ch½nh x¡c ph¥n cụm, ch§t lượng ph¥n cụm và thời gian t½nh to¡n. Cụ thº như sau: • V· độ ch½nh x¡c ph¥n cụm, trong qu¡ tr¼nh đánh gi¡ theo độ ch½nh x¡c ph¥n cụm tr¶n t§t c£ dú li»u bao gồm dú li»u chùa nhi¹u và không chùa nhi¹u (15 bë dú li»u), PTS3FCM nhªn được k¸t qu£ tèt nh§t tr¶n 12/15 bë dú li»u (Balance-scale, Dermatology, Iris, Spambase, Tae, Waveform, Ecoli, Glass, Yeast, Wine, Vertebral, Ionosphere). CS3FCM là mô h¼nh tèt nh§t tr¶n 3/15 bë dú li»u (Australian, Heart, Wdbc). FC-PFS không đạt được CA cao nh§t tr¶n b§t kỳ bë dú li»u nào. Biºu đồ độ ch½nh x¡c ph¥n cụm tr¶n t§t c£ dú li»u với c¡c bë dú li»u không chùa nhi¹u được tr¼nh bày trong H¼nh 3.2. H¼nh 3.2: Biºu đồ độ ch½nh x¡c ph¥n cụm tr¶n t§t c£ dú li»u với c¡c bë dú li»u không chùa nhi¹u Biºu đồ độ ch½nh x¡c ph¥n cụm tr¶n t§t c£ dú li»u với c¡c bë dú li»u có chùa nhi¹u đưñc tr¼nh bày trong H¼nh 3.3. 16
19. H¼nh 3.3: Biºu đồ độ ch½nh x¡c ph¥n cụm tr¶n t§t c£ dú li»u với c¡c bë dú li»u có chùa nhi¹u • V· ch§t lượng ph¥n cụm, trong qu¡ tr¼nh đánh gi¡ ch§t lượng ph¥n cụm theo ch¿ sè DB tr¶n t§t c£ c¡c bë dú li»u bao gồm dú li»u không chùa nhi¹u và dú li»u có chùa nhi¹u (têng sè 15 bë dú li»u), phương ph¡p đề xu§t PTS3FCM nhªn được k¸t qu£ tèt nh§t tr¶n 10/15 bë dú li»u (Australian, Dermatology, Heart, Waveform,Wdbc, Heart, Ecoli, Glass, Yeast, Inosphere). FC-PFS là phương ph¡p tèt nh§t tr¶n 2/15 bë dú li»u (Iris, Vertebral). CS3FCM là phương ph¡p tèt nh§t tr¶n 3/15 bë dú li»u (Balance-scale, Spambase, Tae). • V· thời gian t½nh to¡n, trong qu¡ tr¼nh đánh gi¡ thời gian t½nh to¡n tr¶n t§t c£ dú li»u bao gồm dú li»u không chùa nhi¹u và dú li»u có nhi¹u (15 bë dú li»u), PTS3FCM nhªn được k¸t qu£ tèt nh§t tr¶n 9/15 bë dú li»u (Australian, Balance-scale, Dermatology, Iris, Spambase, Waveform, Wdbc, Vertebral, Ionosphere). CS3FCM là mô h¼nh tèt nh§t tr¶n 6/15 bë dú li»u (Heart, Tae, Ecoli, Glass, Yeast, Wine). C¡c k¸t qu£ tr¶n cho th§y PTS3FCM có độ ch½nh x¡c ph¥n cụm tèt và thời gian t½nh to¡n tèt trong khi đó v¨n giú được ch§t lượng ph¥n cụm tương tự so với FC-PFS và CS3FCM. 17
20. Chương 4 Đề xu§t phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn với nhi·u tham sè mờ Chương này tr¼nh bày k¸t qu£ nghi¶n cùu v· hai thuªt to¡n ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ theo hướng ti¸p cªn đa tham sè mờ. Đầu ti¶n, đề xu§t mët thuªt to¡n ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ với nhi·u tham sè mờ (MCSSFC-P) dựa tr¶n sự c£i ti¸n cõa phương ph¡p ph¥n cụm mờ với nhi·u tham sè mờ (MCFCM). Đồng thời trong chương này cũng đề xu§t mët thuªt to¡n ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn với nhi·u tham sè mờ có ý tưởng tø sự k¸t hñp giúa thuªt to¡n ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn (TS3FCM) với thuªt to¡n ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ với nhi·u tham sè mờ (MCSSFC-P) để ph¥n vùng dú li»u với độ tin cªy và xû lý dú li»u nhi¹u. Phương ph¡p đề xu§t được thực nghi»m tr¶n bë dú li»u UC, bë dú li»u ODDS và tr¶n bë dú li»u £nh v» tinh SIDS ùng dụng ph¡t hi»n tàu biºn. C¡c k¸t qu£ thực nghi»m cho th§y, c¡c phương ph¡p đề xu§t có hi»u su§t tèt so với c¡c phương ph¡p li¶n quan. 4.1 Phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ với nhi·u tham sè mờ (MCSSFC-P) 4.1.1 Giới thi»u Ý tưởng cõa phương ph¡p đề xu§t là sự c£i ti¸n cõa phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ (SSFCM). Thay v¼ sû dụng mët gi¡ trị không đổi cõa tham sè mờ trong SSFCM (m = 2), thuªt to¡n này sû dụng nhi·u tham sè mờ cho c¡c điểm dú li»u. Méi mët điểm dú li»u s³ có mët tham sè mờ ri¶ng bi»t. Hơn núa, c¡c gi¡ trị cõa tham sè mờ cũng được cªp nhªt trong méi l¦n lặp cõa thuªt to¡n để có được ch§t lưñng ph¥n cụm tèt nh§t. 18
21. 4.1.2 Chi ti¸t thuªt to¡n MCSSFC-P B¬ng c¡ch ¡p dụng thuªt to¡n SSFCM trong trường hñp sû dụng nhi·u h» sè mờ. Thuªt to¡n này được đặt t¶n là thuªt to¡n ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ với nhi·u tham sè mờ điểm (MCSSFC-P). Phương ph¡p MCSSFC-P có hàm mục ti¶u được x¡c định như sau: N C X X mi 2 J(u;d) = juij − uijj dij ! Min (4.1) i=1 j=1 Với c¡c ràng buëc: C P uij 2 [0; 1]; uij = 1; 8i = 1;N j=1 C (4.2) P uij 2 [0; 1]; uij ≤ 1; 8i = 1;N j=1 Sû dụng phương ph¡p Lagrange c¡c phương ¡n tèi ưu cõa mô h¼nh được x¡c định trong c¡c công thùc (4.1-4.2) như sau. N P mi juij − uijj Xi V = i=1 ; j = 1;C (4.3) j N P mi juij − uijj i=1 2  1  mi−1 C ! X dij uij = uij + 1 − uik 2 ; i = 1;N; j = 1;C (4.4) C   m −1 k=1 P 1 i k=1 dik Trong thuªt to¡n MCSSFC-P, dú li»u đầu vào và c¡c tham sè được sû dụng để x¡c định c¡c tham sè mờ cho tøng m¨u dú li»u. Sû dụng c¡c tham sè mờ này, mët thuªt to¡n ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ được thực hi»n để x¡c định c¡c t¥m cụm và ma trªn độ thuëc. 19
22. 4.1.3 K¸t qu£ thực nghi»m Với ch¿ sè DB thuªt to¡n MCSSFC-P đạt độ ch½nh x¡c cao nh§t ở 4/6 bë dú li»u; với ch¿ sè PBM, ch¿ sè CE, ch¿ sè PC và ch¿ sè CA2 thuªt to¡n MCSSFC-P đều đạt độ ch½nh x¡c cao nh§t ở 6/6 bë dú li»u. Với ch¿ sè CA1, thuªt to¡n MCSSFC-P đạt độ ch½nh x¡c cao nh§t ở 5/6 bë dú li»u so với thuªt to¡n SSFCM. Biºu đồ độ ch½nh x¡c ph¥n cụm với dú li»u g¡n nh¢n được tr¼nh bày trong H¼nh 4.1. H¼nh 4.1: Biºu đồ độ ch½nh x¡c ph¥n cụm tr¶n dú li»u g¡n nh¢n Biºu đồ độ ch½nh x¡c ph¥n cụm với t§t c£ dú li»u được tr¼nh bày trong H¼nh 4.2. H¼nh 4.2: Biºu đồ độ ch½nh x¡c ph¥n cụm tr¶n t§t c£ dú li»u 20
23. 4.2 Phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn với nhi·u tham sè mờ TS3MFCM 4.2.1 Giới thi»u Trong ph¦n này đề xu§t mët thuªt to¡n ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn với nhi·u tham sè mờ (TS3MFCM). Phương ph¡p này có ý tưởng tø sự k¸t hñp TS3FCM với thuªt to¡n MCSSFC-P để ph¥n vùng c¡c điểm dú li»u khỏi bë dú li»u với hi»u qu£ cao và xû lý với dú li»u nhi¹u. 4.2.2 Chi ti¸t thuªt to¡n TS3MFCM Thuªt to¡n TS3MFCM bao gồm 3 bước, cụ thº như sau: • Bước 1. Ph¥n cụm mờ cho dú li»u được g¡n nh¢n: Sû dụng thuªt to¡n c£i ti¸n cõa FCM để chia c¡c điểm dú li»u được g¡n nh¢n thành c¡c cụm, với trọng sè mới dựa tr¶n c¡c vùng l¥n cªn được g¡n nh¢n và chưa được g¡n nh¢n. Để thực hi»n đi·u này, hàm mục ti¶u cõa thuªt to¡n FCM được sûa đổi để xem x²t trọng sè cõa méi điểm dú li»u được g¡n nh¢n. L C X X n1i + n2i J = umd2 ! Min (4.5) (u;d) n + 1 ij ij i=1 j=1 3i Với c¡c ràng buëc: uij 2 [0; 1] ; i = 1; : : : ; L; j = 1;:::;C (4.6) C X uij = 1; i = 1;:::;L (4.7) j=1 • Bước 2. Chuyºn đổi dú li»u: Tø k¸t qu£ đầu ra cõa Bước 1 s³ thu được c¡c t¥m cụm cõa dú li»u được g¡n nh¢n và sû dụng chúng làm t¥m cụm ban đầu cho c¡c điểm dú li»u chưa được g¡n nh¢n. Ð đây, sû dụng FCM cho dú li»u chưa đưñc g¡n nh¢n để thu được c¡c gi¡ trị đë thuëc cõa chúng. K¸t hñp c¡c gi¡ trị độ thuëc cõa c£ dú li»u được g¡n nh¢n và chưa được g¡n nh¢n t¤o n¶n c¡c gi¡ trị độ thuëc đầu vào (U) cho t§t c£ c¡c điểm dú li»u cõa bước ti¸p theo. 21
24. • Bước 3. Ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ với nhi·u tham sè mờ: Ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ với nhi·u tham sè mờ cho méi điểm dú li»u và c¡c gi¡ trị độ thuëc ban đầu (U) cho t§t c£ c¡c điểm dú li»u được đưa vào. Ma trªn độ thuëc cho trước (U) được x¡c định thông qua đầu ra cõa Bước 2. Sau đó ¡p dụng thuªt to¡n MCSSFC-P đã được đề xu§t trong mục 4.1. Sơ đồ thuªt to¡n TS3MFCM được mô t£ trong H¼nh 4.3 dưới đây. H¼nh 4.3: Sơ đồ thuªt to¡n TS3MFCM 22
25. 4.2.3 K¸t qu£ thực nghi»m Thực nghi»m tr¶n bë dú li»u ODDS cho th§y phương ph¡p đề xu§t TS3MFCM có hi»u su§t tèt so với c¡c phương ph¡p CS3FCM li¶n quan. So s¡nh c¡c thuªt to¡n này tr¶n 6 bë dú li»u theo c¡c ti¶u ch½ đánh gi¡ kh¡c nhau, k¸t qu£ thu được như sau: • Độ ch½nh x¡c ph¥n cụm: Phương ph¡p TS3MFCM cho k¸t qu£ tèt nh§t tr¶n 5/6 bë dú li»u (Dermatology, Ecoli, Ionosphere, Vertebral, Wdbc). Độ ch½nh x¡c ph¥n cụm cõa CS3FCM ch¿ tèt nh§t tr¶n bë dú li»u Glass. • Ch§t lượng ph¥n cụm: Ch§t lượng ph¥n cụm được đánh gi¡ b¬ng ch¿ sè DB. Gi¡ trị nhỏ hơn cõa DB cho th§y hi»u su§t tèt hơn cõa mô h¼nh. K¸t qu£ thu được cho th§y TS3MFCM là phương ph¡p tèt nh§t v· ch¿ sè DB tr¶n t§t c£ c¡c bë dú li»u. • Thời gian t½nh to¡n: Phương ph¡p CS3FCM tèt hơn TS3MFCM v· thời gian t½nh to¡n. Tuy nhi¶n, têng thời gian ch¤y đối với t§t c£ 6 bë dú li»u theo phương ph¡p TS3MFCM cao hơn mët chút (1.27s) so với têng thời gian ch¤y theo phương ph¡p CS3FCM. Ngoài ra phương ph¡p đề xu§t TS3MFCM cũng được cài đặt so s¡nh với phương ph¡p CS3FCM tr¶n bë dú li»u £nh v» tinh tàu biºn SIDS, k¸t qu£ tr¶n tøng £nh th§y hi»u su§t ph¥n cụm cõa phương ph¡p TS3MFCM tèt hơn so với phương ph¡p CS3FCM trong vi»c ph¡t hi»n tàu và đảo tø £nh v» tinh. 23
26. K¸t luªn Nëi dung cõa luªn ¡n nghi¶n cùu v· ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn ùng dụng trong bài to¡n qu£n lý c£ng biºn. Luªn ¡n đã đạt được mët sè k¸t qu£ như sau: • Đề xu§t phương ph¡p TS3FCM là phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn mới cho ph¥n vùng dú li»u với độ tin cªy, k¸t qu£ thực nghi»m tr¶n c¡c bë dú li»u UCI và SIDS cho th§y phương ph¡p đề xu§t có k¸t qu£ tèt so với c¡c phương ph¡p li¶n quan. Nhúng nghi¶n cùu này đã được công bè tr¶n c¡c công tr¼nh [CT2, CT3]. • Đề xu§t phương ph¡p PTS3FCM là phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn mới tr¶n tªp mờ vi¹n c£nh cho ph¥n vùng dú li»u với độ tin cªy và dú li»u nhi¹u, k¸t qu£ thực nghi»m tr¶n c¡c bë dú li»u UCI và ODDS cho th§y phương ph¡p đề xu§t có k¸t qu£ tèt so với c¡c phương ph¡p li¶n quan. Nghi¶n cùu này đã được công bè tr¶n công tr¼nh [CT4, CT7]. • Đề xu§t phương ph¡p c£i ti¸n cõa SSFCM, trong đó sû dụng ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ với c¡c gi¡ trị kh¡c nhau cõa tham sè mờ (MCSSFC-P). Đồng thời cũng đề xu§t phương ph¡p TS3MFCM có ý tưởng tø sự k¸t hñp giúa phương ph¡p TS3FCM và phương ph¡p MCSSFC-P để ph¥n vùng dú li»u với độ tin cªy và dú li»u nhi¹u. K¸t qu£ thực nghi»m tr¶n c¡c bë dú li»u UCI, ODDS và bë dú li»u SIDS cho th§y c¡c phương ph¡p đề xu§t đạt hi»u qu£ tèt so với c¡c phương ph¡p li¶n quan. C¡c nghi¶n cùu này đã được công bè tr¶n c¡c công tr¼nh [CT5, CT6]. • Ứng dụng c¡c phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn cho bài to¡n ph¡t hi»n tàu biºn tø £nh v» tinh. C¡c thực nghi»m tr¶n bë dú li»u SIDS cho th§y t½nh hi»u qu£ cõa phương ph¡p này. K¸t qu£ nghi¶n cùu được công bè t¤i [CT3, CT5]. 24
27. Danh mục c¡c công tr¼nh khoa học cõa t¡c gi£ đã công bè [CT1]. Phùng Th¸ Hu¥n, Vũ Đức Th¡i, Tr¦n M¤nh Tu§n, Ph¤m Huy Thông, L¶ Hoàng Sơn (2020), “Mët sè hướng ti¸p cªn mới trong ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ”, Kỷ y¸u Hëi nghị Khoa học Công ngh» Quèc gia l¦n thù XIII v· Nghi¶n cùu cơ b£n và ùng dụng Công Ngh» thông tin (FAIR), 334-341. [CT2]. Phùng Th¸ Hu¥n, Ph¤m Huy Thông, Tr¦n M¤nh Tu§n, Đặng Trọng Hñp, Vũ Đức Th¡i, Nguy¹n H£i Minh, Nguy¹n Long Giang, L¶ Hoàng Sơn (2022), “TS3FCM: trusted safe semi-supervised fuzzy clustering method for data partition with high confidence”, Multimedia Tools and Applications, 81, pp. 12567–12598 (SCIE, 2021 IF = 2.757). [CT3]. Ph¤m Huy Thông, Phùng Th¸ Hu¥n, Ph¤m Quang Nam, Nguy¹n H£i Minh, Tr¦n Thị Ng¥n, Nguy¹n Long Giang (2021), “Ph¡t hi»n tàu biºn tø £nh v» tinh dựa tr¶n phương ph¡p ph¥n cụm b¡n gi¡m s¡t mờ an toàn”, Kỷ y¸u Hëi th£o Quèc gia l¦n thù XXIV - VNICT 2021, 413-419. [CT4]. Phùng Th¸ Hu¥n, Hoàng Thị Cành, Ph¤m Huy Thông (2022), “Một phương ph¡p ph¥n vùng dú li»u theo độ tin cªy dựa tr¶n ph¥n cụm mờ vi¹n c£nh", T¤p ch½ Khoa học & Công ngh», Đại học Th¡i Nguy¶n, 226(8), 103-113. [CT5]. Tr¦n M¤nh Tu§n, Phùng Th¸ Hu¥n, Ph¤m Huy Thông, Tr¦n Thị Ng¥n, L¶ Hoàng Sơn (2022), “An improvement of trusted safe semi-supervised fuzzy clustering method with multiple fuzzifiers”, T¤p ch½ Tin học và Điều khiºn học, 38(1), 47-61. [CT6]. Tr¦n M¤nh Tu§n, Mai Đình Sinh, Tr¦n Đình Khang, Phùng Th¸ Hu¥n, Tr¦n Thị Ng¥n, Nguy¹n Long Giang, Vũ Đức Th¡i (2022), “A New Approach for Semi-supervised Fuzzy Clustering with Multiple Fuzzifiers”, In- ternational Journal of Fuzzy Sys., 24, 3688–3701. (SCIE, 2021 IF = 4.085). [CT7]. Ph¤m Huy Thông, Florentin Smarandache, Phùng Th¸ Hu¥n, Tr¦n M¤nh Tu§n, Tr¦n Thị Ng¥n, Vũ Đức Th¡i, Nguy¹n Long Giang, L¶ Hoàng Sơn (2023), “Picture-Neutrosophic Trusted Safe Semi-Supervised Fuzzy Clus- tering for Noisy Data”, Computer Systems Science and Engineering, 46(2), pp. 1981-1997. (SCIE, 2021 IF = 4.397). 25