Ứng dụng mô hình máy học Véc-tơ tựa (SVM) trong phân tích dữ liệu điểm sinh viên

Tóm tắt

Bài báo này đề xuất ứng dụng mô hình kết hợp máy học véc-tơ tựa và hệ thống mờ trong việc trích xuất luật mờ từ dữ liệu điểm sinh viên. Máy học Véc-tơ tựa (SVMs) và hệ thống luật mờ có sự tương đương nhau với một số điều kiện nhất định. Trên cơ sở phân tích sự tương đương giữa mô hình máy học Véc-tơ tựa với mô hình mờ (Fuzzy model), chúng tôi đề xuất một mô hình tích hợp SVMs và Fuzzy model để trích xuất luật mờ từ kết quả huấn luyện SVMs. Thuật toán f-SVM cho phép sản xuất được các luật mờ từ dữ liệu huấn luyện. Dữ liệu điểm thực tế của sinh viên được sử dụng để kiểm tra khả năng thực hiện của mô hình đề xuất. Tập luật mờ trích xuất được từ tập dữ liệu huấn luyện bằng thuật toán f-SVM, sẽ được sử dụng để suy luận trên tập dữ liệu thử nghiệm.