Dòng Nội dung
1
Hie Rarchy Supervised Som Neural Network Applied For Classification Problem / Le Anh Tu, Nguyen Quang Hoan, Le Son Thai // Tạp chí Tin học và Điều khiển học = Journal of Computer Science And Cybernetics . - 2014. - Tr. 278-291. - ISSN:


14 tr.
Ký hiệu phân loại (DDC): 004
Đề xuất các mạng nơtron có giám sát, gồm S-SOM và S-SOM+ áp dụng cho bài toán phân lớp. Các mạng này được cải tiến từ mô hình SOM không giám sát và có giám sát đã được đề xuất bởi Kohonen và các tác giả khác. Cải tiến xuất phát từ ý tưởng xác định nơtron phân loại mẫu sai, từ đó phát triển các nhánh huấn luyên bổ sung đối với các mẫu dữ liệu được đại diện bởi các nơtron này. Kết quả thực nghiệm mô hình đề xuất phân loại mẫu đạt mức chính xác từ 92% đến 100%.
 Số bản sách: (0) Tài liệu số: (1)
2
Trực quan và phân cụm dữ liệu cho mạng noron SOM sử dụng ma trận khoảng cách cải tiến / Lê Anh Tú, Lê Sơn Thái, Nguyễn Quang Hoan // Tạp chí Tự động hóa ngày nay . - 2014. - Tr. 72-76. - ISSN:


5 tr.
Ký hiệu phân loại (DDC): 005
Đề xuất giải pháp trực quan và phân cụm dữ liệu từ bản đồ đặc trung của mạng noron SOM. Cải tiến cách xây dựng ma trận khoảng cách U-Matrix, trong đó mỗi phần tử của U-Matix cải tiến, biểu diễn khoảng cách giữa 4 noron láng giềng liền kề. Sau đó đề xuất cách phân cụm các noron trên lớp Kohonen dựa vào ma trận khoảng cách cải tiến.
 Số bản sách: (0) Tài liệu số: (1)