Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/2316
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorLê, Xuân Việt-
dc.contributor.authorNguyễn, Thanh Sơn-
dc.date.accessioned2022-08-17T02:00:13Z-
dc.date.available2022-08-17T02:00:13Z-
dc.date.issued2022-07-
dc.identifier.issn978-604-84-6711-1-
dc.identifier.urihttp://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/2316-
dc.descriptionHội thảo Khoa học Quốc gia về Công nghệ thông tin và Ứng dụng trong các lĩnh vực lần thứ 11 (CITA-2022); Chủ đề: Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo; từ trang 94-103.vi_VN
dc.description.abstractLý thuyết tập mờ đã đem lại nhiều ứng dụng trong thực tiễn và ngày càng rộng khắp các lĩnh vực. Tuy nhiên việc xây dựng các tập mờ khá chủ quan và không đảm bảo thứ tự về mặt ngữ nghĩa, gây khó khăn cho người sử dụng khi cần nâng cao hiệu quả. Đại số gia tử là một cấu trúc có thể thay thế lý thuyết tập mờ mà trong đó thứ tự ngữ nghĩa của các giá trị ngôn ngữ luôn được đảm bảo. Vấn đề phát sinh khi sử dụng đại số gia tử là phải xác định trước độ đo tính mờ của các gia tử cũng như phần tử trung hòa. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất cách xác định các tham số đó bằng thuật toán PSO, áp dụng tính toán cho mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ và thử nghiệm dự báo chỉ số thị trường chứng khoán của Đài Loan.vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.publisherNhà xuất bản Đà Nẵngvi_VN
dc.subjectlogic mờvi_VN
dc.subjectđại số gia tửvi_VN
dc.subjectchuỗi thời gian mờvi_VN
dc.subjectdự báovi_VN
dc.titleTối ưu hóa các tham số cho mô hình dự báo chuỗi thời gian mờvi_VN
dc.typeWorking Papervi_VN
Appears in Collections:CITA 2022

Files in This Item:

 Sign in to read



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.