|
1. Họ và tên nghiên cứu sinh: Phạm Đình Phong
2. Giới tính: Nam
3. Ngày sinh: 04/09/1976
4. Nơi sinh: Hà Nội
5. Quyết định công nhận nghiên cứu sinh số: 1118/QĐ-CTSV, ngày 24 tháng 12 năm 2012 của Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội.
6. Các thay đổi trong quá trình đào tạo: Gia hạn học tập 06 tháng theo Quyết định số 957/QĐ-ĐT ngày 27/11/2015 của Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ.
7. Tên đề tài luận án: Phát triển một số phương pháp thiết kế hệ phân lớp trên cơ sở lý thuyết tập mờ và đại số gia tử.
8. Chuyên ngành: Khoa học máy tính
9. Mã số: 60 48 01 01
10. Cán bộ hướng dẫn khoa học: 1. GS.TS Nguyễn Thanh Thủy
2. PGS.TSKH Nguyễn Cát Hồ
11. Tóm tắt các kết quả mới của luận án:
· Góp phần nghiên cứu mở rộng lý thuyết đại số gia tử biểu diễn lõi ngữ nghĩa của các từ ngôn ngữ nhằm cung cấp một cơ sở hình thức cho việc sinh tự động ngữ nghĩa tính toán dựa trên tập mờ có lõi là một khoảng (đáy trên của các ngữ nghĩa dựa trên tập mờ hình thang) của khung nhận thức ngôn ngữ.
· Ứng dụng lõi ngữ nghĩa và ngữ nghĩa tính toán dựa trên tập mờ hình thang của khung nhận thức ngôn ngữ trong việc phát triển các phương pháp, thuật toán thiết kế tối ưu các hệ phân lớp dựa trên luật ngôn ngữ mờ đảm bảo tính giải nghĩa được (interpretability) của chúng. So sánh đánh giá kết quả của các đề xuất so với một số kết quả được công bố trước đó.
· Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả của các phương pháp thiết kế hệ phân lớp dựa trên luật ngôn ngữ mờ với ngữ nghĩa tính toán của từ ngôn ngữ được xác định dựa trên đại số gia tử và đề xuất các phương pháp nâng cao hiệu quả thiết kế hệ phân lớp sử dụng kỹ thuật tính toán mềm.
12. Khả năng ứng dụng trong thực tiễn:
Các kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng để giải quyết các dạng bài toán phân lớp được cộng đồng các nhà khoa học quan tâm nghiên cứu và có thể mở rộng ứng dụng đối với các bài toán điều khiển và nhận dạng hệ mờ nhằm tăng tính hiệu quả và tính linh hoạt trong biểu diễn ngữ nghĩa.
13. Những hướng nghiên cứu tiếp theo:
Nghiên cứu phương pháp đồng tối ưu các tham số ngữ nghĩa và lựa chọn hệ luật tối ưu. Xây dựng phương pháp lập luận cho hệ phân lớp dựa trên luật ngôn ngữ mờ hoàn toàn sử dụng đại số gia tử. Ứng dụng đại số gia tử giải bài toán phân lớp với dữ liệu thiếu thông tin; dữ liệu không cân bằng đối với nhãn lớp.
14. Các công trình đã công bố có liên quan đến luận án:
[1] Nguyễn Cát Hồ, Trần Thái Sơn, Phạm Đình Phong (2012), “Định lượng ngữ nghĩa khoảng của đại số gia tử với việc bổ sung một gia tử đặc biệt”, Tạp chí Tin học và Điều khiển học Tập 28 (4), tr. 346 – 358.
[2] Phong Pham Dinh, Ho Nguyen Cat, Thuy Nguyen Thanh (2013), “Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm and its Application to the Fuzzy Rule Based Classifier Design Problem with the Order Based Semantics of Linguistic Terms”, In proceeding of The 10th IEEE RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies (RIVF-2013), Hanoi, Vietnam, pp. 12 – 17.
[3] Phạm Đình Phong, Nguyễn Cát Hồ, Nguyễn Thanh Thủy (2013), “Nghiên cứu phương pháp xây dựng thể hạt với ngữ nghĩa tập mờ tam giác của các từ ngôn ngữ cho bài toán phân lớp”, Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ VI về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin, Thừa Thiên – Huế, tr. 385 – 393.
[4] Phạm Đình Phong, Nguyễn Cát Hồ, Trần Thái Sơn, Nguyễn Thanh Thủy (2013), “Một phương pháp thiết kế hệ phân lớp mờ dựa trên việc mở rộng lượng hóa Đại số gia tử”, Tạp chí Tin học và Điều khiển học Tập 29 (4), tr. 325 – 337.
[5] Cat Ho Nguyen, Thai Son Tran, Dinh Phong Pham (2014), “Modeling of a semantics core of linguistic terms based on an extension of hedge algebra semantics and its application”, Knowledge-Based Systems 67, pp. 244 – 262 (SCI indexed).
[6] Phong Pham Dinh, Thuy Nguyen Thanh, Thanh Tran Xuan (2014), “A Hybrid Multi-objective PSO-SA Algorithm for the Fuzzy Rule Based Classifier Design Problem with the Order Based Semantics of Linguistic Terms”, VNU Journal of Science: Computer Science and Communication Engineering 30 (4), pp. 44–56.
[7] Pham Dinh Phong (2015), “An application of feature selection for the fuzzy rule based classifier design with the order based semantics of linguistic terms for high-dimensional datasets”, Journal of Computer Science and Cybernetics 31 (2), pp. 171 – 184.
[8] Pham Dinh Phong (2015), An application of feature selection for the fuzzy rule based classifier design based on an enlarged hedge algebras for high-dimensional datasets, Journal of Science and Technology 53 (5), pp. 583–597.
|
