Phương pháp phân cụm mờ cộng tác đa nhân và ứng dụng vào bài toán xếp loại sinh viên

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Trọng Hợp Đặng, Thành Long Ngô

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 570.285 Life sciences Biology

Thông tin xuất bản: Khoa học và Công nghệ (Đại học Thái Nguyên), 2018

Mô tả vật lý: 73-78

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 491487

Thêm vào giỏ

Clustering of data, particularly FCM algorithm and its innovations, such as collaborative clustering is found as one of the best useful tools for data analysis, data mining, and pattern recognition. Currently the classification of students in Vietnamese universities is "hard classification" according to learning results or conduct or both of them. The paper proposed collaborative fuzzy clustering algorithm using multi kernel which is "soft classification" and applying on student classification based on both learning results and student's conduct. This method is evaluated by some experience and implemented as software module in the HaUI (Hanoi University of Industry)'s Training Management Systems, which helped to asses and improve the training process.Đề xuất thuật toán phân cụm mờ cộng tác kết hợp kỹ thuật đa nhân ứng dụng vào xếp loại sinh viên, thuật toán cho phép xếp loại sinh viên mềm đồng thời dựa vào cả kết quả học tập và rèn luyện. Ngoài các thử nghiệm và đánh giá qua chỉ số, thuật toán đã được cài đặt dưới dạng module phần mềm tích hợp vào hệ thống quản lý đào tạo tại Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội, dữ liệu cộng tác có thể là kết quả học tập của các môn, các khoa, các phân hiệu nhằm xếp loại sinh viên và đưa ra các thông tin giúp phân tích đánh giá, nâng cao kết quả đào tạo.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR