- Tìm hiểu một số lớp mạng nơron nhân tạo ứng dụng vào bài toán phân cụm mờ. - Abstract: Giới thiệu về mạng nơron và bài toán phân cụm dữ liệu. - Trình bày một số lớp mạng nơron nhân tạo liên quan đến quá trình xây dựng mạng FBACN (Mạng phân cụm kết hợp hai hướng mờ): mạng truyền thẳng, mạng có nối ngược Hopfield, mạng kiểu bộ nhớ kết hợp hai chiều (BAM). - Ứng dụng mạng nơron đa khớp nối vào bài toán phân cụm dữ liệu mờ. - Keywords: Bài toán phân cụm dữ liệu. - Một trong những yếu tố góp phần quan trọng trong quá trình xử lý đó là kỹ thuật phân cụm dữ liệu (PCDL).. - Trong luận văn này tôi chọn đề tài “Tìm hiểu một số lớp mạng nơron nhân tạo ứng dụng vào bài toán phân cụm mờ ” làm hướng nghiên cứu của mình. - Đối với mô hình mạng mới này, một mạng phân cụm kết hợp hai hướng mờ (fuzzy bidirectional associative clustering network - FBACN) bao gồm hai lớp mạng hồi quy được đưa ra cho phân cụm dựa trên phương pháp hàm mục tiêu.. - Như chúng ta đã biết thì fuzzy c-means (FCM) là một giải thuật quan trọng trong lĩnh vực phân cụm mờ và nhiều giải thuật phát triển sau đó thì cũng sử dụng các công thức của FCM như là những thành phần chính yếu. - Tuy nhiên khi một ứng dụng phân cụm mờ có các ràng buộc phức tạp, thì các giải pháp phân tích trong một bước lặp đơn của các giải thuật đó trở nên kém hiệu quả. - Chương 1, giới thiệu một cách ngắn gọn về mạng nơron và bài toán phân cụm dữ liệu.. - Chương 2, trình bầy về một số lớp mạng nơron nhân tạo liên quan đến quá trình xây dựng mạng FBACN, bao gồm lớp mạng truyền thẳng, mạng có nối ngược – Hopfield và bộ nhớ kết hợp hai hướng (Bidirectional Associative Memory - BAM). - Chương 3, trình bầy về quá trình xây dựng mạng nơron đa khớp nối (FBACN) và ứng dụng vào bài toán phân cụm mờ.. - [2] J.H.Wang and C.Y.Peng, “Optimal clustering using neural network,” in Proc. - Syst., Man, Cybern., vol.2, 1998, pp.1625-1630. - 2.1998, pp.35-48. - [4] M.F.Augusteijn and U.J.Steck, “Supervised adaptive clustering: A hybrid neural network clustering algorithm,” neural Comput.Applicat., vol.7,no. - Pal, “Fuzzy Kohonen clustering network”, Patterm recognition, vol.27, no.5, pp . - Cheng, and C.Mao, “A fuzzy Hopfield neural network for medical image segmentation”, IEEE Trans. - Nuclear Sci., vol.43, 1996.. - [8] Vũ Thanh Nguyên, “Ứng dụng logic mờ, mạng nơron mờ, hệ các luật mờ phân tích dự báo các mặt hàng chiến lược”, Hội thảo khoa học Hệ mờ, mạng nơron và ứng dụng, lần thứ nhất, Hà nội . - [9] Bùi Công Cường và Nguyễn Doãn Phước, “Hệ mờ, mạng nơron và ứng dụng. - [14] Jacek Leski (2001), “An -Insensitive Approach To Fuzzy Clustering”, International Journal Applied Mathematics and Computer Sciences, Vol.11, No.4, 2001, pp.993-1007.. - Newral Networks, vol.III, 1992, pp.462-467. - Syst., vol.30, no.1, pp 287-293, Jan.1994.