CHỌN LỰA DỮ LIỆU NHIỀU LẦN ĐỂ PHÂN LOẠI BẰNG WORD PROCESSOR

Tìm thấy 10,000 tài liệu liên quan tới từ khóa "CHỌN LỰA DỮ LIỆU NHIỀU LẦN ĐỂ PHÂN LOẠI BẰNG WORD PROCESSOR":

ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU ĐỂ PHÂN LOẠI KHÁCH HÀNG VIỄN THÔNG

ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU ĐỂ PHÂN LOẠI KHÁCH HÀNG VIỄN THÔNG

các thay đổi về chính sách, dịch vụ hay phản hồi nhằm đảm bảo doanh thu cũng nhưđường lối của công ty .Các thông tin này rất quan trọng nhưng thường không có sẵn trongcác thông tin dạng thô, rất khó để sử dụng các phương pháp như liệt kê, tìm kiếm thôngthường. Ứng dụng khai phá dữ liệu nhằm phát hiện các thông tin ẩn chứa trong khối dữliệu khổng lồ và đưa ra những phỏng đoán (prediction) sẽ hỗ trợ quá trình ra quyết địnhcủa các cấp lãnh đạo cũng như góp phần cải thiện, nâng cao hiệu quả của quá trình kinhdoanh của các của các doanh nghiệp (công ty) viễn thông.Trong đề tài tốt nghiệp “Ứng dụng khai phá dữ liệu để phân loại khách hàngviễn thông”, người viết sẽ tìm hiểu về khai phá dữ liệu và ứng dụng của nó trong thựctiễn, đó là bài toán phân loại thông tin khách hàng viễn thông.Mục tiêu nghiên cứu.Trang 6SVTH: Lê Tuấn Khang, Lớp D10HTTT2Xây dựng chương trình thử nghiệm có thể áp dụng trong thực tế, giúp các doanhnghiệp viễn thông phỏng đoán thói quen trả cước của khách hàng. Từ đó hỗ trợ việc raquyết định cũng như nâng cao hiệu quả của quá trình kinh doanh.Đối tượng, phạm vi nghiên cứu.Tìm hiểu về khai phá dữ liệu, thuật toán SVM, để phân loại khách hàng viễn thôngdựa trên dữ liệu đã có.• Phạm vi nghiên cứu: Trong khuôn khổ kiến thức đã học cũng như nghiên cứu.•Phương pháp nghiên cứu.Nghiên cứu các vấn đề cơ bản của khai khá dữ liệu, quá trình học máy, thuật toán máy
Xem thêm

52 Đọc thêm

XÂY DỰNG BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG LỚP PHỦ MẶT ĐẤT BẰNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS.

XÂY DỰNG BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG LỚP PHỦ MẶT ĐẤT BẰNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS.

- Biến đổi ảnh: Các quá trình xử lý như tăng cường chất lượng ảnh, biến đổituyến tính... là giai đoạn tiếp theo. Giai đoạn này có thể thực hiện trên các máytính trong khuôn khổ một phòng thí nghiệm, hay phòng công tác nội nghiệp.- Phân loại: Phân loại đa phổ với mục đích tách các thông tin cần thiết phụcvụ việc theo dõi các đối tượng hay lập bản đồ chuyên đề là khâu then chốt củaviệc khai thác tư liệu viễn thám.- Xuất kết quả: Sau khi hoàn tất các khâu xử lý cần phải xuất kết quả. Kếtquả có thể dưới dạng phim ảnh, số hay các bản đồ đường nét. Trong đó kết quảdạng số ngày càng được khai thác sử dụng nhiều vì nó là đầu vào rất tốt cho mộtcông nghệ mới là GIS - hệ thống thông tin địa lý. Trên cơ sở ứng dụng hệ thốngthông tin địa lý nhiều chủng loại thông tin khác nhau cùng được đưa vào xử lýtạo ra một kết quả chính xác và phong phú hơn nhiều so với trường hợp chỉ sửdụng tư liệu viễn thám.2. Tổng quan về GIS2.1 Khái niệm về GIS2.1.1 Khái niệm về GIS- GIS, viết tắt của cụm từ tiếng Anh: Geographic Information Systems, ngàynay được biết đến nhiều trên thế giới như là một hệ thống thông tin địa lý10(HTTTĐL) có nhiệm vụ thu thập, lưu trữ, phân tích và hiển thị các dữ liệu địa lý.GIS đang ngày càng "lấn lướt" nhiều công nghệ khác trong việc hỗ trợ ra quyết địnhliên quan đến đất đai, môi trường, tài nguyên thiên nhiên, cơ sở hạ tầng, và kinh tếxã hội.-GIS là công nghệ tích hợp các thao tác trên cơ sở dữ liệu không gian với khảnăng tra cứu và phân tích, cùng khả năng hiển thị trực quan dưới dạng bản đồ.2.1.2 Lịch Sử hình thành GIS- Theo nhiều tài liệu cho thấy, lịch sử hình thành GIS không được cụ thể lắmbởi lẽ những khái niệm tương tự GIS đã tồn tại ngay từ khi xuất hiện con người, từ
Xem thêm

73 Đọc thêm

DT3 BILINGUAL PHÂN LỚP QUAN ĐIỂM SONG NGỮ

DT3 BILINGUAL PHÂN LỚP QUAN ĐIỂM SONG NGỮ

Hầu hết công việc phân tích tính truyền cảm đa ngôn ngữ đều tập trung vào phương pháp thích nghi với nguồn truyền cảm từ ngôn ngữ giàu tài nguyên đến ngôn ngữ nghèo tài nguyên. Ở đây chúng tôi xin giới thiệu một lối tiếp cận mới lạ để phân loại tính truyền cảm song ngữ liên kết trong một cấp độ của câu làm tăng dữ liệu có nhãn đã có sẵn trong từng ngôn ngữ với dữ liệu song song không nhãn. Dựa vào trực giác cho thấy các nhãn truyền cảm từ các câu song song phải tương tự nhau và trình bày trong một mô hình nghiên cứu chung được cải thiện tính phân loại truyền cảm đơn ngữ cho mỗi ngôn ngữ. Các thí nghiệm từ nhiều bộ dữ liệu cho thấy phương pháp đề xuất (1) cải thiện hơn nhiều so với các đường cơ sở đơn ngữ, với mức độ cải thiện chính xác cho cả hai ngôn ngữ là từ 3,44% đến 8,12%; (2) cải thiện hơn nhiều so với hai phương pháp thông thường cho việc tận dụng dữ liệu không nhãn; và (3) làm (dù nhỏ) tăng hiệu suất khi sử dụng dữ liệu song song giả từ các động cơ máy dịch thuật.
Xem thêm

11 Đọc thêm

Nghiên cứu phân cụm dữ liệu web và ứng dụng

NGHIÊN CỨU PHÂN CỤM DỮ LIỆU WEB VÀ ỨNG DỤNG

MỞ ĐẦU Trong những năm gần đây, sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin đã làm tăng số lượng giao dịch thông tin trên Internet một cách đáng kể. Phương thức sử dụng giấy tờ trong giao dịch đã dần được số hóa chuyển sang các dạng văn bản lưu trữ trên máy tính hoặc truyền tải trên mạng. Bởi nhiều tính năng ưu việt của tài liệu số như cách lưu trữ gọn nhẹ, thời gian lưu trữ lâu dài, dễ dàng sửa đổi, tiện dụng trong trao đổi đặc biệt là qua Internet. Do đó mà số lượng văn bản xuất hiện trên Internet cũng tăng theo với một tốc độ chóng mặt, dẫn đến tình trạng quá tải đối với việc xử lý thông tin do lượng thông tin không ngừng tăng lên. Cùng với sự tiến bộ vượt bậc của công nghệ thông tin là sự phát triển mạnh mẽ của mạng thông tin toàn cầu, nguồn dữ liệu web trở thành kho dữ liệu khổng lồ. Do đó, việc nghiên cứu các mô hình dữ liệu mới và áp dụng các phương pháp để tìm kiếm nhanh chóng tài nguyên web là một xu thế tất yếu. Với số lượng thông tin đồ sộ như vậy, một yêu cầu lớn đặt ra với chúng ta là làm sao tổ chức và tìm kiếm thông tin một cách hiệu quả nhất. Phân loại thông tin là một giải pháp hợp lý cho yêu cầu trên. Nhưng một thực tế là khối lượng thông tin quá lớn, việc phân loại thủ công là điều không tưởng. Hướng giải quyết là một chương trình máy tính tự động phân loại các thông tin trên. Do đó, việc nghiên cứu các mô hình dữ liệu mới và áp dụng các phương pháp khai phá dữ liệu trong khai phá tài nguyên Web là một xu thế tất yếu vừa có ý nghĩa khoa học vừa mang ý nghĩa thực tiễn cao. Ngày nay, nhờ sự cải tiến không ngừng của các công cụ tìm kiếm về cả chức năng tìm kiếm lẫn giao diện đã giúp cho người sử dụng dễ dàng hơn trong việc tìm kiếm thông tin trên web. Tuy nhiên, người sử dụng thường vẫn phải duyệt qua hàng trăm, thậm chí hàng ngàn trang Web mới có thể tìm kiếm được thứ mà họ cần. Nhằm giải quyết vấn đề này, ta có thể nhóm các kết quả tìm kiếm thành các nhóm theo từng chủ đề, khi đó người dùng có thể bỏ qua các nhóm mà họ không quan tâm để tìm đến nhóm chủ đề quan tâm. Điều này sẽ giúp cho người dùng thực hiện công việc tìm kiếm một cách hiệu quả hơn. Đặc biệt trong vấn đề giải quyết văn bản. Văn bản có rất nhiều loại, khi muốn tìm kiếm bất kỳ văn bản nào trên web nếu làm bằng thủ công cũng rất khó khăn và mất nhiều thời gian. Với số lượng văn bản đồ sộ như thế cần có một giải pháp để tìm kiếm văn bản được nhanh hơn. Vì thế việc ứng dụng phân cụm dữ liệu để tìm kiếm văn bản theo chủ đề là một vấn đề rất cần thiết. Vì vậy, tôi chọn đề tài “Nghiên cứu phân cụm dữ liệu web và ứng dụng” để làm luận văn cho mình. Mục tiêu của luận văn là: Nghiên cứu một số kỹ thuật phân cụm dữ liệu trên các trang web và ứng dụng xây dựng hệ thống tìm kiếm các văn bản theo một số chủ đề. Luận văn tập trung nghiên cứu cấu trúc Web, các kỹ thuật phân cụm, phân cụm web và các chủ đề chính liên quan phục vụ công tác điều hành quản lý cấp huyện. Phương pháp nghiên cứu chủ yếu là thu thập và phân tích các tài liệu và thông tin liên quan đến đề tài, căn cứ thực trạng công việc li ên quan và tham khảo ý kiến chuyên gia. Luận văn tập trung trình bày các nội dung sau: 1. Tổng quan về khai phá dữ liệu, bao gồm: Giới thiệu về Khai phá dữ liệu và khai phá dữ liệu web; các hướng tiếp cận khai phá dữ liệu web, nhu cầu phân cụm tài liệu Web, xử lý dữ liệu văn bản ứng dụng trong khai phá dữ liệu Web 2. Một số kỹ thuật phân cụm dữ liệu và phân cụm dữ liệu web, bao gồm: Các yêu cầu đối với kỹ thuật phân cụm dữ liệu; một số thuật toán cơ bản trong
Xem thêm

72 Đọc thêm

Bieu dien du lieu trong may tinh

Bieu dien du lieu trong may tinh

tài liệu biểu diễn dữ liệu trong máy tính nói về biểu diễn thông tin trong máy tính điện tử, phân loại dữ liệu, Dữ liệu kiểu số, Dữ liệu kiểu phi số, dữ liệu kiểu logic, hình ảnh, âm thanh, Biểu diễn vật lý của thông tin và truyền tin, .......

Đọc thêm

Đồng bộ vidieo audio theo chuẩn MPEG

ĐỒNG BỘ VIDIEO AUDIO THEO CHUẨN MPEG

Dữ liệu đa phương tiện cần được hiểu là nhiều loại dữ liệu sẽ được thu thập, gửi đi và hiển thị một cách đồng thời. Có rất nhiều loại dữ liệu: đơn giản nhất là dữ liệu văn bản và các dạng dữ liệu khác như ảnh đồ họa, âm thanh, video . . . Ta có thể phân loại các loại dữ liệu trên ra thành 2 loại, theo ngữ cảnh của việc truyền dữ liệu đa phương tiện.

28 Đọc thêm

SỬ DỤNG ẢNH VIỄN THÁM LANDSAT VÀ GIS XÂY DỰNG BẢN ĐỒBIẾN ĐỘNG DIỆN TÍCH RỪNGTẠI VÙNG ĐỆM VƯỜN QUỐC GIA XUÂN SƠN

SỬ DỤNG ẢNH VIỄN THÁM LANDSAT VÀ GIS XÂY DỰNG BẢN ĐỒBIẾN ĐỘNG DIỆN TÍCH RỪNGTẠI VÙNG ĐỆM VƯỜN QUỐC GIA XUÂN SƠN

Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường- Tăng cường chất lượng ảnh: Ảnh viễnthám sau khi được tổ hợp có thể được tăngcường bằng cách cho thêm một band màu nữa(Band 8 đối với Landsat 8) nhằm tăng cườngđộ phân giải 15 x 15 m.- Cắt ảnh theo ranh giới khu vực nghiêncứu: Thông thường trong một cảnh ảnh viễnthám thu được thường có diện tích rất rộngngoài thực địa, trong khi đối tượng nghiên cứuchỉ sử dụng một phần hoặc diện tích nhỏ trongcảnh ảnh đó. Để thuận tiện cho việc xử lý ảnhnhanh, tránh mất thời gian trong việc xử lý vàphân loại ảnh tại những khu vực không cầnthiết, cần cắt bỏ những phần thừa trong cảnhảnh. Một lớp dữ liệu ranh giới khu vực nghiêncứu được sử dụng để cắt tách khu vực nghiêncứu của đề tài ra khỏi tờ ảnh.Bước 2: Phân loại ảnh* Giải đoán ảnh bằng mắt (VisualInterpretation): Giải đoán bằng mắt là sử dụngmắt người cùng với trí tuệ để tách chiết cácthông tin từ tư liệu viễn thám dạng hình ảnh.Phương pháp này được sử dụng để hỗ trợ cácphương pháp phân loại ảnh khác trong nghiêncứu. Ngoài ra, nghiên cứu sử dụng một số côngcụ hỗ trợ như Google Earth, Google Map... giảiđoán bằng mắt có thể coi là phương pháp phổ
Xem thêm

11 Đọc thêm

PHÂN LOẠI TIN RAO VẶTTHEO NHU CẦU

PHÂN LOẠI TIN RAO VẶTTHEO NHU CẦU

Tổng quan về phân lớp văn bảnMột số giải thuật phân lớp văn bảnMô hình cho bài toán phân loại tin rao vặt theonhu cầu sử dụng SVMsThực nghiệm và đánh giáTổng quan về phân lớp văn bảnPhân lớp văn bản là một trong những nhiệm vụ nghiên cứuquan trọng trong lĩnh vực khai phá văn bản. Phân lớp văn bảnlà sắp xếp văn bản vào một hay nhiều lớp cho trướcInternet ra đời => dữ liệu tăng trưởng nhanh => nhu cầu phânloại dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu văn bảnỨng dụng:Phân loại thư điện tử và lọc thư rácDự đoán ngôn ngữ: tiếng Việt, tiếng Anh, tiếng Nhật,…Phân tích quan điểm (ví dụ: quan điểm về sản phẩm là tích cực, tiêu cực
Xem thêm

19 Đọc thêm

BÀI TẬP MÔN KẾ TOÁN QUẢN TRỊ MANAGERIAL ACCOUNTING (182)

BÀI TẬP MÔN KẾ TOÁN QUẢN TRỊ MANAGERIAL ACCOUNTING (182)

Kế toán quản trịHọ tên: Vũ Thị Hạnh.Lớp: GaMBAX0410BÀI KIỂM TRA CÁ NHÂNMÔN KẾ TOÁN QUẢN TRỊĐề bài: Phân tích về tình hình hoạt động của Công ty Dịch vụ dữ liệu Salem___________________________________1. Phân loại chi phí tại Công ty Dịch vụ dữ liệu Salem.Chi phí khả biến: hay Biến phí (trong kế toán quản trị) là thứ chi phí mà tỷ lệ của nó trongtổng chi phí sản xuất ra một sản phẩm sẽ thay đổi khi sản lượng thay đổi.Chi phí cố định: hay Định phí (trong kế toán quản trị) là những phần chi phí kinh doanhkhông thay đổi theo qui mô sản xuất, nếu xét trong một khuôn khổ công suất sản xuất nhấtđịnh.Chi phí khả biến cùng với chi phí cố định tạo thành tổng chi phí.Dựa vào tính chất của các loại chi phí tại Công ty dịch vụ dữ liệu Salem, chúng ta có thểphân loại chi phí khả biến và chi phí cố định đối với giờ thu nhập như sau:Bảng phân loại chi phí theo hoạt động giờ thu nhậptại Công ty Dịch vụ dữ liệu SalemSTTLoại chi phíI12II3456
Xem thêm

4 Đọc thêm

ĐỀ CƯƠNG HỌC PHẦN GIS CHUẨN

ĐỀ CƯƠNG HỌC PHẦN GIS CHUẨN

Mục lục:•Trình bày khái niệm và thành phần của GIS•Trình bày cách phân loại đối tượng địa lý tự nhiên.•Nêu khái niệm và đặc điểm, ưu nhược điểm của cấu trúc dữ liệu vector•Nêu khái niệm và đặc điểm của mô hình số độ cao•Nêu khái niệm và đặc điểm, ưu nhược điểm của cấu trúc dữ liệu raster•Phân biệt đối tượng địa lý với hiện tượng địa lý. Nêu các thông tin của đối tượng địa lý, hiện tượng địa lý có thể thể hiện trong GIS? Cho ví dụ•Khái niệm cơ sở dữ liệu? Khái niệm Cơ sở dữ liệu không gian? Khái niệm Cơ sở dữ liệu phi không gian?•Trình bày đặc điểm của các cấu trúc Spagetty, Topology.• Khái niệm Mô hình số độ cao? Trình bày các ứng dụng của mô hình số độ cao.• Trình bày khái niệm phân tích dữ liệu. Trình bày phân loại các phép phân tích dữ liệu trong GIS• Các chức năng cơ bản của hệ thống thông tin địa lý.• Nêu khái niệm và những lợi ích của chuẩn hóa dữ liệu địa lý.• Phép đo đạc là gì?•Phép truy vấn lựa chọn là gì ?•Phép chồng xếp dữ liệu là gì ?•Phép phân tích lân cận là gì ?•Trình bày các loại sai số dữ liệu địa lý do thu thập dữ liệuCâu 1: trình bày khái niệm và thành ph
Xem thêm

18 Đọc thêm

SỬ DỤNG PHẦN MỀM ENVI

SỬ DỤNG PHẦN MỀM ENVI

MỤC LỤC .................................................................................................................. 1 GIỚI THIỆU PHẦN MỀM ENVI. .............................................................................. 3 1.1. Các dạng dữ liệu của ENVI .............................................................................. 3 1.1.1. Dữ liệu ảnh (dữ liệu Raster)....................................................................... 3 1.1.2. Dữ liệu đồ họa (dữ liệu Vector) ................................................................. 4 1.2. Các chức năng chính của hệ thống ENVI.......................................................... 4 LÀM QUEN VỚI PHẦN MỀM ENVI 4.3 .................................................................. 5 2.1. Khởi động phần mềm ENVI ............................................................................. 5 2.2. Mở một file ảnh................................................................................................ 6 2.3. Các cửa sổ hiển thị dữ liệu ảnh ......................................................................... 8 2.4. Hiển thị đồ thị phổ.......................................................................................... 10 2.5. Hiển thị cửa sổ so sánh 2 kênh ảnh ................................................................. 10 2.6. Xem các thông số của file ảnh ........................................................................ 11 2.7. Tăng cường khả năng hiển thị trên màn hình .................................................. 12 2.8. Liên kết hiển thị và chồng phủ ảnh động......................................................... 12 2.9. Tạo hoạt cảnh xem lướt qua các kênh ảnh....................................................... 14 2.10. Tạo mô hình 3 chiều từ một kênh ảnh........................................................... 14 GHÉP ẢNH (MOSAICKING) .................................................................................. 47 NẮN CHỈNH HÌNH HỌC ẢNH ............................................................................... 17 3.1. Nắn ảnh theo ảnh đã được nắn chỉnh (Image to Image)................................... 17 3.2. Nắn ảnh theo bản đồ (Image to Map).............................................................. 20 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI ẢNH VIỄN THÁM.................................. 24 4.1. Phân loại có giám sát ...................................................................................... 24 4.1.1. Chọn mẫu phân loại................................................................................. 24 4.2. Phân loại không giám sát ................................................................................ 28 4.2.1. Phân loại IsoData .................................................................................... 28 4.2.2. Phân loại KMeans .................................................................................. 30 4.3. Một số kỹ thuật phân loại khác ....................................................................... 31 4.3.1. Phân ngưỡng ảnh (Segmentation Image) ................................................. 31 4.3.2. Tạo lát cắt mật độ (Density Slice)............................................................ 32 4.3.3. Tính chỉ số thực vật NDVI ...................................................................... 33 4.4. Một số kỹ thuật sau phân loại ......................................................................... 34 4.4.1. Thay đổi màu của lớp .............................................................................. 35 4.4.2. Thống kê kết quả ..................................................................................... 35 4.4.3. Thống kê phát hiện sự thay đổi................................................................ 36 4.4.3. Lập ma trận sai số.................................................................................... 37 4.4.4. Hiển thị đường cong ROC ....................................................................... 39 4.4.5. Phân tích đa số thiểu số (Majority Minority Analysis) ........................ 41 4.4.5. Gộp lớp ................................................................................................... 42 4.4.6. Chuyển ảnh kết quả phân loại sang dạng Vector...................................... 43 MỘT SỐ THAO TÁC TRÌNH BÀY, BIÊN TẬP BẢN ĐỒ ẢNH............................. 44 4.1. Chồng Layer vector lên ảnh............................................................................ 44 4.1. Biên tập
Xem thêm

56 Đọc thêm

BÀI TẬP MÔN KẾ TOÁN QUẢN TRỊ MANAGERIAL ACCOUNTING 194

BÀI TẬP MÔN KẾ TOÁN QUẢN TRỊ MANAGERIAL ACCOUNTING 194

Họ tên : Vũ Xuân PhongLớp : GaMBAX0410BÀI KIỂM TRA CÁ NHÂNMÔN: KẾ TOÁN QUẢN TRỊĐề bài: Phân tích về tình hình hoạt động của Công ty dịch vụ dữ liệu Salem___________________________________Câu 1. Giờ thu nhập là hoạt động chủ yếu làm phát sinh chi phí tại Côngty dịch vụ dữ liệu Salem. Các chi phí nào trong hình 2 là chi phí khả biến đốivới giờ thu nhập? Chi phí nào là cố định đối với giờ thu nhập?Bài giải: Phân loại chi phí tại Công ty Dịch vụ dữ liệu Salem.- Chi phí khả biến: là thứ chi phí mà tỷ lệ của nó trong tổng chi phí sản xuất ramột sản phẩm sẽ thay đổi khi sản lượng thay đổi.- Chi phí cố định: là những phần chi phí kinh doanh không thay đổi theo quimô sản xuất, nếu xét trong một khuôn khổ công suất sản xuất nhất định.Chi phí khả biến cùng với chi phí cố định tạo thành tổng chi phí.Dựa vào tính chất của các loại chi phí tại Công ty dịch vụ dữ liệu Salem,chúng ta có thể phân loại chi phí khả biến và chi phí cố định đối với giờ thu nhậpnhư sau:Bảng phân loại chi phí theo hoạt độnggiờ thu nhập tại Công ty Dịch vụ dữ liệu SalemSTTLoại chi phíChi phí khả biếnI12II3
Xem thêm

4 Đọc thêm

SỬ DỤNG DỮ LIỆU VIỄN THÁM RADAR TRONG XÁC ĐỊNH RỪNG NGẬP MẶN

SỬ DỤNG DỮ LIỆU VIỄN THÁM RADAR TRONG XÁC ĐỊNH RỪNG NGẬP MẶN

Rừng ngập mặn (RNM) được xem là một trong những hệ sinh thái rừng có ý nghĩa quan trọng về mặt sinh thái, môi trường và tài nguyên sinh vật. Phương pháp viễn thám sử dụng dữ liệu radar có tiềm năng cao trong xác định, phân loại và giám sát RNM. Thu nhận ảnh theo phương pháp radar không bị ảnh hưởng bởi các hiện tượng thời tiết trong bầu khí quyển (như bị che phủ bởi mây) và có thể thu nhận ảnh vào bất kỳ thời điểm nào trong ngày (kể cả ngày và đêm). Nghiên cứu này xem xét khả năng xác định, phân loại RNM của hai loại ảnh radar ENVISAT ASAR APP (kênh C) và ALOS PALSAR (kênh L) ở khu vực bán đảo Cà Mau. Kết quả cho thấy dữ liệu ENVISAT ASAR APP khó khăn khi phân loại các đối tượng RNM cặp phân cực kép HHHV cho một thời điểm ảnh. Dữ liệu ALOS PALSAR phân cực kép HHHV một thời điểm có khả năng xác định khác biệt rừng theo độ che phủ cây rừng, còn xác định kiểu rừng theo loài (như rừng Mắm và rừng Đước) thì khó nhận diện chính xác.
Xem thêm

13 Đọc thêm

Nghiên cứu Áp Dụng Naïve Bayes Phân Loại Văn Bản Tiếng Việt

NGHIÊN CỨU ÁP DỤNG NAÏVE BAYES PHÂN LOẠI VĂN BẢN TIẾNG VIỆT

Văn bản tiếng việt rất đa dạng và phong phú. Đề tài trình bày phương áp dụng dụng Naïve Bayes nhằm phân loại văn bản dựa trên những tri thức đã được học từ dữ liệu huấn luyện. Đề tài này được cung cấp đầy đủ source code được phát triển bằng java cho các bạn tham khảo.

9 Đọc thêm

Phương pháp đa hợp phân thời gian và phương pháp đa hợp phân tần số

PHƯƠNG PHÁP ĐA HỢP PHÂN THỜI GIAN VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐA HỢP PHÂN TẦN SỐ

ĐỀ CƯƠNG TRUYỀN SỐ LIỆU CHƯƠNG 1: CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN 2. Phương pháp đa hợp phân thời gian và phương pháp đa hợp phân tần số * Phương pháp đa hợp phân thời gian - Khóa chuyển mạch được sử dụng để nối tuần tự mỗi tín hiệu cần truyền đến đường truyền trong một khoảng thời gian nhất định. Dĩ nhiên các khóa chuyển mạch ở máy phát (dồn kênh) và máy thu (phân kênh) phải hoạt động đồng bộ để các máy thu thu đúng tín hiệu của nó. - Ứng dụng: hệ thống mạng và hệ thống điện thoại * Phương pháp đa hợp phân tần số - Tần số sóng mang của mỗi bộ điều chế của mỗi kênh được chọn lựa sao cho mỗi tín hiệu đã được điều chế chiếm một dải tần riêng trong cả phổ tần của đường truyền và phải được cách ly theo qui định - Ứng dụng: hệ thống truyền thanh và truyền hình 3. Hệ thống truyền dữ liệu tương tự và truyền dữ liệu số * Sơ đồ truyền dữ liệu tương tự * Sơ đồ truyền dữ liệu số * So sánh Truyên dữ liệu tương tự Truyền dữ liệu số - Hệ thống truyền dữ liệu tương tự dùng phương pháp điều chế (nếu truyền dải nền thì không cần bộ điều chế và giải điều chế). - Trong hệ thống này tín hiệu trên đường truyền là tín hiệu tương tự. - Bộ phận chuyển đổi ở máy phát biến tin tức thành tín hiệu tương tự, sau khi được xử lý (như lọc, khuếch đại, phối hợp trở kháng.....) sẽ qua bộ phận điều chế để dời phổ tần; cuối cùng bộ phận giao tiếp chuẩn bị tín hiệu phát tương thích với môi trường truyền hay kênh truyền - Các công việc được thực hiện theo chiều ngược lại ở máy thu - Tín hiệu trên đường truyền của hệ thống truyền dữ liệu số là tín hiệu số, tức các điện áp tương ứng cho các mức 0 và 1 của các mã nhị phân biểu thị cho tin tức. - Bộ phận chính của hệ thống là bộ phận biến đổi A→D (Analog to Digital Converter, ADC) ở máy phát (biến tín hiệu tương tự thành tín hiệu số) và biến đổi D→A (Digital to Analog Converter, DAC) ở máy thu (biến tín hiệu số thành tín hiệu tương tự). 4. Kỹ thuật truyền nối tiếp và song song Truyền nối tiếp Truyền song song - Tín hiệu lần lượt được phát đi từng bit trên cùng một đường dây. Tốc độ truyền chậm nhưng ít tốn kém hơn so với cách truyền song song - Mã ký tự được gửi đi dưới dạng song song, nghĩa là các bit được phát đi đồng thời trên các đường truyền. Tốc độ truyền song song khá nhanh nhưng phải tốn nhiều đường dây. Do đó, cách truyền này được dùng trong thực tế khi phần phát và thu ở gần nhau 5. Kỹ thuật truyền đồng bộ - Là phương thức truyền hướng bit - Dữ liệu được truyền hình thành theo các dạng cố định bao gồm một dãy hữu hạn các bit và được chia thành các khung tin (Frame) * Mỗi Frame bao gồm các thông tin sau: + Ký hiệu đánh dấu điểm bắt đầu và kết thúc Frame (Flag) + Thông tin điều khiển đồng bộ hóa giữa bên truyền và bên nhận (Control). + Dữ liệu cần truyền (Data): là chuỗi các bit mô tả * Ví dụ các ký tự được mã hóa bằng mã ASCII và bản tin được truyền thành từng khung tin, sự đồng bộ được thực hiện ở những khoảng thời gian giữa các khung tin của bản tin. +Do truyền một lần cả bản tin nên vận tốc truyền khá lớn, từ 2400bps, 4800bps, 9600bps cho đến hàng Mbps. +Một bất lợi của cách truyền đồng bộ là máy phát phải gửi tín hiệu xung đồng hồ để đồng bộ máy thu. +Nếu việc này không thực hiện được thì ở máy thu phải thiết kế một vòng khóa pha (PLL) để phục hồi xung đồng bộ từ dòng dữ liệu. * Các cách đồng bộ hóa + Đồng bộ theo thời gian thực: thời gian tự nhiên. Ví dụ: Ứng dụng Email, Chat tuân thủ thời gian GMT của hệ thống. + Đồng bộ theo thời gian logic: theo qui ước giữa 2 bên truyền và bên nhận. Ví dụ: Sử dụng đồng hồ bấm trong chơi cờ vua. * Ví dụ truyền thông điệp Msg=”ICTNEWS” với quy định độ dài khung truyền là 10 bit 6. Ví dụ truyền thông điệp: Msg=”PCWORLD” với việc mô tả thông điệp theo mã ASCII 7 bit
Xem thêm

21 Đọc thêm

Tìm hiểu các thuật toán MMC và MMDT trên bảng quyết định đa trị

TÌM HIỂU CÁC THUẬT TOÁN MMC VÀ MMDT TRÊN BẢNG QUYẾT ĐỊNH ĐA TRỊ

MỞ ĐẦU Trong nhiều năm qua, cùng với sự phát triển của công nghệ thông tin và ứng dụng của công nghệ thông tin trong nhiều lĩnh vực của đời sống xã hội, thì lượng dữ liệu được các cơ quan thu thập và lưu trữ ngày một nhiều lên. Người ta lưu trữ những dữ liệu này vì cho rằng nó ẩn chứa những giá trị nhất định nào đó. Tuy nhiên theo thống kê thì chỉ có một lượng nhỏ của những dữ liệu này (khoảng từ 5% đến 10%) là luôn được phân tích, số còn lại họ không biết sẽ phải làm gì và có thể làm gì với những dữ liệu này, nhưng họ vẫn tiếp tục thu thập và lưu trữ vì hi vọng những dữ liệu này sẽ cung cấp cho họ những thông tin quý giá một cách nhanh chóng để đưa ra những quyết định kịp thời vào một lúc nào đó. Chính vì vậy, các phương pháp quản trị và khai thác cơ sở dữ liệu truyền thống ngày càng không đáp ứng được thực tế đã làm phát triển một khuynh hướng kỹ thuật mới đó là kỹ thuật phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu. Một trong những công cụ khai phá tri thức hiệu quả hiện nay là sử dụng cây quyết định để tìm ra các luật phân lớp. Thông thường phân loại cây quyết định được sử dụng để phân loại dữ liệu có thuộc tính đơn trị. Tuy nhiên, trong thực tế có rất nhiều vấn đề phân lớp cần phải giải quyết với các dữ liệu đa giá trị. Dữ liệu đa giá trị có nghĩa là một bản ghi có thể có nhiều giá trị cho một thuộc tính chứ không phải là giá trị duy nhất. Ví dụ, nếu chúng ta có một dữ liệu du lịch bao gồm giới tính là nữ và thu nhập $750, theo phương pháp phân loại truyền thống thì chỉ dự đoán cô ấy có thể tham gia tour du lịch C1, nhưng phân lớp mới có thể dự đoán cô ấy có khả năng tham gia tour du lịch C1, C2 hoặc C3. Hầu hết các phân loại không có khả năng xử lý dữ liệu với thuộc tính đa trị. Vì vậy, đó là lý do tôi chọn đề tài luận văn là: “Tìm hiểu các thuật toán MMC và MMDT trên bảng quyết định đa trị” để xây dựng cây quyết định cho dữ liệu đa trị. MMC (Multi-valued and Multi-labeled Classifier) và MMDT (Multi-valued and Multi-labeled Decision Tree) khác với phân loại cây quyết định truyền thống trong một số chức năng chính bao gồm phát triển một cây quyết định, lựa chọn thuộc tính, gán nhãn cho một nút lá và thực hiện dự đoán cho một dữ liệu mới. MMC chủ yếu dựa trên độ đo giống nhau giữa nhiều nhãn; MMDT chủ yếu dựa trên cả độ đo giống nhau và tỉ lệ đo giống nhau giữa nhiều nhãn. Những năm gần đây việc xây dựng cây quyết định cho bảng dữ liệu đa trị được nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu. Nhiều nhà khoa học trên thế giới đã nghiên cứu ra các thuật toán để giải quyết vấn đề dữ liệu đa trị; chẳng hạn như: Ba nhà khoa học là Yen-Liang Chen, Chang-Ling Hsu, Shih-Chieh Chou đã nghiên cứu thuật toán MMC [1], hai nhà khoa học là Shihchieh Chou, Chang-Ling Hsu đã nghiên cứu thuật toán MMDT [2] nhằm cải thiện thuật toán MMC và một nhóm nhà khoa học gồm (Hong Li, Rui Zhao, Jianer Chen and Yao Xiang) nghiên cứu thuật toán SSC (Similarity of Same and Consistent) [3], ngoài ra còn có các thuật toán ADMT [4], SSC_SP1, SSC_SP2,… Đề tài nghiên cứu của luận văn nhằm góp phần giải quyết thuộc tính đa trị và thuộc tính số. Mục đích nghiên cứu của luận văn nhằm tìm hiểu những vấn đề sau:  Tìm hiểu bảng quyết định đa trị.  Tìm hiểu hai thuật toán MMC và MMDT.  Cài đặt hai thuật toán. Để hoàn thành luận văn này, tác giả phải phân tích và tổng hợp tài liệu từ các bài báo khoa học trong và ngoài nước; Nghiên cứu lý thuyết, phân tích, khái quát, từ đó rút ra những vấn đề cần giải quyết của đề tài luận văn. Cấu trúc luận văn bao gồm phần mở đầu, ba chương nội dung chính, phần kết luận và tài liệu tham khảo. Chương 1. Tổng quan về phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định. Trong chương này, trình bày tổng quan về phân lớp dữ liệu, ứng dụng phân lớp dữ liệu dựa trên cây quyết định, mô tả thuật toán xây dựng cây quyết định đơn trị dựa vào phương pháp Hunt làm tư tưởng chủ đạo. Chương 2. Thuật toán MMC và MMDT. Trong chương này, trình bày tổng quan về bảng dữ liệu đa trị, cây quyết định đa trị, cách dự đoán một dữ liệu đa trị mới, các
Xem thêm

79 Đọc thêm

ĐỀ CƯƠNG ÔN TẬP MÔN VIỄN THÁM VÀ GIS

ĐỀ CƯƠNG ÔN TẬP MÔN VIỄN THÁM VÀ GIS

Câu 1: Trình bày các thành phần cơ bản của hệ thống viễn thám Nguồn năng lượng (A): nguồn năng lượng chủ yếu là bức xạ mặt trời. Những tia phát xạ và khí quyển (B): bức xạ điện từ từ nguồn phát tới đối tượng nghiên cứu sẽ phải tương tác qua lại với khí quyển nơi nó đi qua. Sự tương tác với đối tượng (C): sau khi truyền qua khí quyển đến đối tượng, năng lượng sẽ tương tác với đối tượng tùy thuộc vào đặc điểm của đối tượng và sóng điện từ. Sự tương tác này có thể là sự truyền qua, sự hấp thụ hay bị phản xạ trở lại khí quyển. Thu nhận năng lượng bằng bộ cảm biến (D): sau khi năng lượng được phát ra hoặc bị phản xạ từ đối tượng, cần có bộ cảm biến để tập hợp lại và thu nhận sóng điện từ. Năng lượng điện từ được truyền về bộ cảm biến sẽ mang thông tin của đối tượng. Sự truyền tải, thu nhận và xử lý (E): năng lượng được thu nhận bởi bộ cảm cần được truyền tải (thường dưới dạng điện từ) đến một trạm thu nhận dữ liệu để xử lý sang dạng ảnh. Ảnh này là dữ liệu thô. Phân loại và phân tích ảnh (F): ảnh thô sẽ được xử lý để có thể xử dụng trong các mục đích khác nhau. Để nhận biết được các đối tượng trên ảnh cần phải giải đoán chúng. Ảnh được phân loại bằng việc kết hợp các phương pháp khác nhau (phân loại bằng mắt, phân loại thực địa, phân loại tự động…) Ứng dụng (G): được thực hiện khi ứng dụng thông tin thu nhận được trong quá trình xử lý ảnh vào các lĩnh vực, bài toán cụ thể.
Xem thêm

14 Đọc thêm

NGHIÊN CỨU VỀ HỆ THỐNG TỔNG ĐÀI STAREX VK

NGHIÊN CỨU VỀ HỆ THỐNG TỔNG ĐÀI STAREX VK

Nghiên cứu về hệ thống Tổng đài STAREX-VKcác thuê bao trong hệ thống. Để thực hiện tính cớc, khối CDGU đợc đặt ở mỗiSS và CHAU, CHCU, CHVU đợc đặt trong ổ đĩa thông qua OPC theo từngblock và có thể sao chép lên băng từ.Tổng đài starex-vk có thể xử lý dữ liệu theo phơng pháp LAMAhoặc phơng pháp CAMA. Để ghi dữ liệu cớc Tổng đài cơ bản sử dụng phơngpháp ghi chi tiết, tuy nhiên ngời vận hành có thể lựa chọn phơng pháp ghi theokhối. Mặt khác có thể ghi cớc chi tiết vào ổ đĩa sử dụng phơng pháp tính cớc tứcthì, cớc cố định, cớc điện thoại công cộng. Ngoài ra Tổng đài có thể ghi, theodõi và đa ra dữ liệu ngay tức khắc hoặc một số lợng nhất định.Thông thờng cớc đợc ghi trên băng từ, nhng vào giờ cao điểm Tổng đàistarex-vk ghi tạm thời dữ liệu cớc trên ổ đĩa để tránh mất mát dữ liệu do sựquá tải của OCP nên đảm bảo hiệu quả sử dụng thiết bị bộ nhớ phụ, khả nănghoạt động cao của OCP và độ tin cậy của dữ liệu cớc, việc ghi và quản lý cớctrong ổ đĩa giúp ngời vận hành có thể đọc và đa ra theo yêu cầu.II.3. Hệ thống báo hiệuTổng đài starex-vk cung cấp hệ thống báo hiệu đa dạng, tơng thíchdễ dàng với các hệ thống chuyển mạch khác. Hệ thống báo hiệu đờng dây thuê bao: Xung quay số DP, tín hiệu TollDTMF. Hệ thống báo hiệu liên đài: LD, R2 MFC, báo hiệu kênh chung. Hệ thống báo hiệu kênh chung.* Hệ thống báo hiệu kênh chung của Tổng đài starex-vk tuân theo cáckhuyến nghị CCITT* Kênh báo hiệu: sử dụng kênh dữ liệu báo hiệu số tốc độ 56 Kb/sử dụng. Cóthể dùng kênh báo hiệu tơng tự (tuỳ chọn).* Đờng báo hiệu: sử dụng phơng pháp truyền dữ liệu cơ bản, không sử dụngphơng pháp truyền lặp theo chu kỳ.
Xem thêm

71 Đọc thêm

MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY (1)

MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY (1)

GIỚI THIỆU MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY Mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Networks, gọi tắt là WSNs) bao gồm một tập hợp các thiết bị cảm biến sử dụng các liên kết không dây (vô tuyến, hồng ngoại hoặc quang học) để phối hợp thực hiện nhiệm vụ thu thập thông tin dữ liệu phân tán với quy mô lớn trong bất kỳ điều kiện và ở bất kỳ vùng địa lý nào. Mạng cảm biến không dây có thể liên kết trực tiếp với nút quản lý giám sát trực tiếp hay gián tiếp thông qua một điểm thu phát (Sink) và môi trường mạng công cộng như Internet hay vệ tinh. Các nút cảm biến không dây có thể được triển khai cho các mục đích chuyên dụng như điều khiển giám sát và an ninh; kiểm tra môi trường; tạo ra không gian sống thông minh; khảo sát đánh giá chính xác trong nông nghiệp; trong lĩnh vực y tế là một mạng bao gồm nhiều nút cảm biến (sensor nodes), được trang bị các nút cảm biến có khả năng cảm biến môi trường như cảm biến nhiệt độ, cảm biến độ ẩm, cảm biến cường độ ánh sáng, và có khả năng giao tiếp không dây (wirelessly) với các nút còn lại tạo thành một mạng cảm biến không dây phủ sóng một vùng vật lý nào đó nhằm giám sát, theo dõi và quản lý vùng đó. Thông tin thu được từ một nút cảm biến sẽ được truyền về một trạm gốc (base station hay gateway) thông qua các nút cảm biến khác, và cuối cùng thông qua Internet truyền về trung tâm dữ liệu để lưu trữ, phân tích và xử lý. Hình 1: Một ví dụ về mạng cảm biến không dây theo dõi lượng nước mưa Một nút cảm biến thông thường bao gồm các thành phần sau: Bộ vi xử lý nhỏ và sử dụng năng lượng ít (low power processor); Bộ nhớ (Memory); Radio để truyền dữ liệu không dây; nguồn điệnpin (power source); và các bộ cảm biến (sensors). Mạng cảm biến không dây được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như: giám sát kết cấu của công trình (cầu, tòa nhà...); theo dõi cuộc sống của các loài thú hoang dã; cảnh báo cháy rừng; phát hiện rò rỉ hóa chất trong các nhà máy; giám sát các tòa nhà thông minh…
Xem thêm

7 Đọc thêm

FINAL GIAO TRINH OFFICE 2013 NANG CAO

FINAL GIAO TRINH OFFICE 2013 NANG CAO

sau đó mở lại tài liệu này, Word sẽ yêu cầu ta nhập mật khẩu để xem:Hình 1.30Bạn chú ý phải nhớ mật khẩu đã nhập, nếu như bạn quên thì không thể mở được tàiliệu vì Word có cơ chế bảo mật tài liệu rất cao.Sau khi thiết lập mật khẩu rồi, nếu muốn tháo bỏ mật khẩu thì ta chỉ cần vào lại mànhình thiết lập mật khẩu, ta chỉ việc xóa mật khẩu đi (để trống) rồi nhấn OK.• Ngăn chặn chỉnh sửa và định dạng dữ liệu:Cấp độ bảo mật này cao hơn “Thiết lập thuộc tính chỉ đọc cho tài liệu”, trường hợpnày người sử dụng muốn thay đổi hay định dạng lại dữ liệu thì bắt buộc phải nhập mật khẩu.Tính năng này rất quan trọng nó giúp bảo quản được thông tin cuối cùng của tác giả, tránhđược những điều đáng tiếc khi có ai đó cố tình phá dữ liệu.Các bước làm như sau:Trang 14Giáo Trình Tin Học B− Bước 1: Vào tab File/ chọn Info/ chọn Protect Document/ chọn Restrict Editing(xem hình 1.31):Hình 1.31Sau khi chọn Restrict Editing, Word sẽ cung cấp màn hình Restrict Formating andEditing cho phép ta thiết lập chế độ bảo mật tài liệu (hình 1.32):− Bước 2: Trường hợp sử dụng nhiều nhất vẫn là không cho phép người đọc chỉnhsửa dữ liệu, trong hình 1.32 ta tick vào “Allow only this type of editing in thedocument:” và mục danh sách xổ xuống ta chọn No changes (Read only).Hình 1.32Trang 15
Xem thêm

264 Đọc thêm

Cùng chủ đề