1. Họ và tên nghiên cứu sinh: Phạm Hồng Phong          

2.Giới tính: Nam

3. Ngày sinh: 18/03/1984                                                           

4. Nơi sinh: Vĩnh Phúc

5. Quyết định công nhận nghiên cứu sinh: Số 3485/QĐ-KHTN-CTSV ngày 14/9/2012 của Hiệu trưởng Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - ĐHQGHN.

6. Các thay đổi trong quá trình đào tạo: Gia hạn 24 tháng.

7. Tên đề tài luận án: Một số phương pháp tính toán dựa trên từ ngôn ngữ trực cảm và ứng dụng.

8. Chuyên ngành: Cơ sở Toán cho Tin học                    

9. Mã số: 62.46.01.10

10. Cán bộ hướng dẫn khoa học:           Hướng dẫn chính:         PGS. TSKH Bùi Công Cường

                                                            Hướng dẫn phụ:            PGS. TS. Đỗ Trung Tuấn

11. Tóm tắt các kết quả mới của luận án:

-        Nghiên cứu các quy trình gộp thông tin cho bằng từ, có yếu tố trực cảm. Trong phần này, NCS đề xuất khái niệm từ trực cảm (ILL). Các toán tử gộp trên ILL cung cấp cơ sở lý thuyết cho các bài toán ra quyết định với thông tin là từ, có yếu tố trực cảm, được biểu diễn dưới dạng ILL. Tính đúng đắn và hiệu quả của việc sử dụng ILL trong các bài toán ra quyết định đã được chứng minh về mặt lý thuyết và thực hành.

-        Đề xuất độ đo tương tự giữa các từ và giữa các véc-tơ cho bằng từ. Các khái niệm mới được sử dụng để xây dựng thuật toán LCA giúp phân loại thông tin cho bằng từ. LCA được thực nghiệm trên dữ liệu rời rạc có thứ tự và dữ liệu rời rạc chưa có thứ tự.

-        Đưa ra độ đo tương tự giữa các giá trị mờ trực cảm và giữa các véc-tơ mờ trực cảm. Thuật toán IFVSM được đề xuất và ứng dụng trong bài toán phân lớp với thông tin liên tục.

12. Khả năng ứng dụng thực tiễn:

Các kết quả của luận án có khả năng ứng dụng trong:

-        Bài toán ra quyết định với đầu vào là từ có yếu tố trực cảm;

-        Bài toán phân lớp thông tin.

13. Các hướng nghiên cứu tiếp theo:

-        Nghiên cứu các bài toán ra quyết định với tập mờ bức tranh;

-        Nghiên cứu các mô hình lai ghép giữa lý thuyết mờ và tiếp cận ngôn ngữ.

14. Các công trình công bố liên quan đến luận án:

[1]  B. C. Cuong, P. H. Phong (2014). “New composition of intuitionistic fuzzy relations”, Proceedings of the Fifth International Conference KSE 2013, Springer: Advances in Intelligent Systems and Computing 244, pp.123-136.

[2]  B. C. Cuong, P. H. Phong (2014), “Max - min composition of linguistic intuitionistic fuzzy relations and application in medical diagnosis”, VNU Journal of Science: Computer Science and Communication Engineering 30 (4), pp.57-65.

[3]  D. T. Tuan, P. H. Phong, R. T. Ngan (2016), “Linguistic Approach in Medical Diagnosis”, Proceedings of the Eighth International Conference on Knowledge and Systems Engineering (IEEE), pp.37-42.

[4]  L. H. Son, P. H. Phong (2016), “On the performance evaluation of intuitionistic vector similarity measures for medical diagnosis”, Journal of Intelligent and Fuzzy Systems (SCIE) 31 (3), pp.1597-1608.

[5]  P. H. Phong, B. C. Cuong (2014), “Some intuitionistic linguistic aggregation operators”, Journal of Computer Science and Cybernetics 30(3), pp.216-226.

[6]  P. H. Phong, B. C. Cuong (2016), “Symbolic computational models for intuitionistic linguistic information”, Journal of Computer Science and Cybernetics 32(1), pp.30-44.

[7]  P. H. Phong, B. C. Cuong, L. T. T. Thuy (2016), “Intuitionistic linguistic label: an equivalent form of intuitionistic linguistic number”, Proceedings of the 3rd National Foundation for Science and Technology Development Conference on Information and Computer Science (IEEE), pp.119-124.

[8]  P. H. Phong, B. C. Cuong (2016), “Multi-criteria Group Decision Making with Picture Linguistic Numbers”, VNU Journal of Science: Computer Science and Communication Engineering 32 (3), pp.38-51.

[9]  P. H. Phong, L. H. Son (2017), “Linguistic vector similarity measures and applications to linguistic information classification”, International Journal of Intelligent Systems (SCIE) 32 (1), pp.67-81.