Thư viện Đại học Sư Phạm Hà Nội 2

TRÌNH ĐƠN TRA CỨU

Sắp xếp:

Dòng	Nội dung
1	Khai phá luật kết hợp trên dữ liệu dãy : Luận văn Thạc sĩ Máy tính / Lê Thị Thu Hà ; Nguyễn Long Giang (hướng dẫn khoa học) H. : Trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2 [phát hành], 2015 45tr. ; 29cm + Nghiên cứu thuật toán khai phá tập mục thường xuyên có trọng số trên cơ sở dữ liệu dãy, gọi là khai phá mẫu dãy thường xuyên có trọng số Đầu mục:1 (Lượt lưu thông:0) Tài liệu số:1 (Lượt truy cập:0)
2	Khai phá tập mục thường xuyên có trọng số : Luận văn Thạc sĩ Máy tính / Nguyễn Văn Phóng ; Nguyễn Long Giang (hướng dẫn khoa học) H. : Trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2 [phát hành], 2015 73tr. ; 29cm + Nghiên cứu các thuật toán khai phá tập mục thường xuyên có trọng số trên cơ sở dữ liệu giao tác Đầu mục:1 (Lượt lưu thông:0) Tài liệu số:1 (Lượt truy cập:0)
3	Nghiên cứu các phương pháp cải tiến độ công bằng trong hệ tư vấn nhóm : Luận văn thạc sĩ Khoa học máy tính / Nguyễn Thị Hồng Linh; PGS.TS. Nguyễn Long Giang, TS. Nguyễn Như Sơn (Hướng dẫn khoa học) H. : Trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2 [phát hành], 2022 62tr. ; 29cm Nghiên cứu các phương pháp liên quan và đánh giá các ưu nhược điểm của các phương pháp hiện có. Đề xuất một phương pháp mới trong pha “đồng thuận” của hệ tư vấn nhóm để tăng sự công bằng của tư vấn Đầu mục:1 (Lượt lưu thông:0) Tài liệu số:1 (Lượt truy cập:0)
4	Nghiên cứu các phương pháp rút gọn thuộc tính trong bảng quyết định không đầy đủ và ứng dụng : Luận văn Thạc sĩ Máy tính / Trần Thị Phương Liên ; Nguyễn Long Giang (hướng dẫn khoa học) H. : Trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2 [phát hành], 2015 46tr. ; 29cm + Nghiên cứu về các phương pháp rút gọn thuộc tính và trích lọc luật quyết định trong bảng quyết định không đẩy đủ theo tiếp cận mô hình tập thô dung sai, bao gồm phân nhóm các phương pháp, so sánh, đánh giá các phương pháp dựa vào tập rút gọn Đầu mục:1 (Lượt lưu thông:0) Tài liệu số:1 (Lượt truy cập:0)
5	Nghiên cứu mô hình dự báo chuỗi thời gian và ứng dụng vào bài toán dự báo chỉ số giá tiêu dùng : Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính / Trần Anh Tú ; Nguyễn Long Giang (hướng dẫn khoa học) H. : Trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2 [phát hành], 2016 71tr. ; 29cm + Khái niệm chủ yếu liên quan đến chuỗi thời gian và phân tích chuỗi thời gian, dự báo chuỗi thời gian. Trình bày hai mô hình dự báo ARIMA và mô hình làm trơn hàm mũ HOLT - WINTERS Đầu mục:1 (Lượt lưu thông:0) Tài liệu số:1 (Lượt truy cập:0)

1
2
3
of 3