TÓM TẮT: Rút gọn thuộc tính là bài toán quan trọng trong bước tiền xử lý dữ liệu của quá trình khai phá dữ liệu và khám phá tri thức. Trong mấy năm gần đây, các nhà nghiên cứu đề xuất các phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trên bảng quyết định gốc theo tiếp cận tập thô mờ [Fuzzy Rough Set FRS] nhằm nâng cao độ chính xác mô hình phân lớp. Tuy nhiên, số lượng thuộc tính thu được theo tiếp cận FRS chưa tối ưu do ràng buộc giữa các đối tượng trong bảng quyết định chưa được xem xét đầy đủ. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trên bảng quyết định gốc theo tiếp cận tập thô mờ trực cảm [Intuitionistic Fuzzy Rough Set IFRS] dựa trên các đề xuất mới về hàm thành viên và không thành viên. Kết quả thử nghiệm trên các bộ dữ liệu mẫu cho thấy, số lượng thuộc tính của tập rút gọn theo phương pháp đề xuất giảm đáng kể so với các phương pháp FRS và một số phương pháp IFRS khác.
Mục tiêu của bài viết này nhằm phân tích hiệu quả hiệu quả lợi nhuận sản xuất nông nghiệp mà cụ thể là phân tích hiệu quả lợi nhuận của hộ trồng cam sành ở Hàm Yên tỉnh Tuyên Quang bằng cách tiếp cận phương pháp hồi quy. Số liệu sơ cấp của đề tài được thu thập bằng cách phỏng vấn trực tiếp 200 nông hộ trồng cam sành theo phương pháp chọn ngẫu nhiên vào thời điểm tháng 5 năm 2022. Trong giai đoạn đầu chúng tôi sử dụng phương pháp bao dữ liệu [DEA] để tính toán hiệu quả kĩ thuật của các nông hộ trồng cam sành. Ở giai đoạn 2, để khắc phục hạn chế của phương pháp bao dữ liệu nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy bootstrap truncated để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả lợi nhuận của các hộ nói trên. Kết quả phân tích cho thấy hiệu quả lợi nhuận trung bình của các hộ sản xuất cam sành được khảo sát là 0,486, nó dao động từ 0,034 đến 1,000. Điều đó có nghĩa rằng các nông hộ có nhiều tiềm năng để cải thiện hiệu quả của lợi nhuận sản ...
Bài toán tìm câu trả lời [còn gọi là bài toán lựa chọn câu trả lời hay tìm câu trả lời tốt nhất] là một bài toán chính trong hệ thống hỏi đáp. Khi một câu hỏi được đăng lên forum sẽ có nhiều người tham gia trả lời câu hỏi. Bài toán lựa chọn câu trả lời với mục đích thực hiện sắp xếp các câu trả lời theo mức độ liên quan tới câu hỏi. Những câu trả lời nào đúng nhất sẽ được đứng trước các câu trả lời kém liên quan hơn. Trong những năm gần đây, rất nhiều mô hình học sâu được đề xuất sử dụng vào nhiều bài toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên [NLP] trong đó có bài toán lựa chọn câu trả lời trong hệ thống hỏi đáp nói chung và trong hệ thống hỏi đáp cộng đồng [CQA] nói riêng. Hơn nữa, các mô hình được đề xuất lại thực hiện trên các tập dữ liệu khác nhau. Vì vậy, trong bài báo này, chúng tôi tiến hành tổng hợp và trình bày một số mô hình học sâu điển hình khi áp dụng vào bài toán tìm câu trả lời đúng trong hệ thống hỏi đáp và phân tích một số thách thức trên các tập dữ liệu cho bài toán trên hệ thố...
Bài tập toán cao cấp.Tập 3,Phép giải tích nhiều biến số. DSpace/Manakin Repository. ...
Trong hệ thống du lịch thông minh, lập lộ trình tự động là một trong những chức năng phức tạp nhưng rất quan trọng và cần thiết cho du khách trước và trong hành trình thăm quan của mình. Chức năng này không chỉ yêu cầu tạo ra phương án lộ trình phù hợp với điều kiện của du khách một cách nhanh chóng, mà còn phải tối ưu về thời gian thăm quan và hiệu quả kinh tế. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một thuật toán lập lộ trình tự động mới dựa trên ý tưởng của bài toán lập lịch TSP [Traveling Salesman Problem] và bổ sung tham số về thời gian du lịch hợp lý, được gọi là TPA [Travel Planning Algorithm]. Thuật toán TPA được cài đặt trong hệ thống du lịch thông minh đa nền tảng của tỉnh Thái Nguyên. Dựa vào điểm du lịch được gợi ý trong quá trình lựa chọn điểm thăm quan của du khách, thuật toán TPA hoạt động ổn định và lập được lộ trình du lịch tốt hơn so với chức năng lập lộ trình trong hệ thống du lịch thông minh của TripHunter và Tập đoàn bưu chính viễn thông Việt Nam [VNPT].
Trong bài báo này, bài toán cân bằng vector được nghiên cứu theo nón thứ tự có phần trong đại số khác rỗng. Bằng cách sử dụng bổ đề nổi tiếng KKM-Fan cùng với tính nửa liên tục trên theo nón và tính lồi giảm nhẹ của các tập mức, các điều kiện đủ cho tập nghiệm của bài toán đang xét không là tập rỗng và các điều kiện đủ để ánh xạ nghiệm của bài toán là nửa liên tục trên được thiết lập.
- What is Scribd?
- Academic
- Professional
- Culture
- Hobbies & Crafts
- Personal Growth
- All Documents
- * Foreign Language Studies
- Chinese
- ESL
- Science & Mathematics
- Astronomy & Space Sciences
- Biology
- Study Aids & Test Prep
- Book Notes
- College Entrance Exams
- Teaching Methods & Materials
- Early Childhood Education
- Education Philosophy & Theory All categories
- * Business
- Business Analytics
- Human Resources & Personnel Management
- Career & Growth
- Careers
- Job Hunting
- Computers
- Applications & Software
- CAD-CAM
- Finance & Money Management
- Accounting & Bookkeeping
- Auditing
- Law
- Business & Financial
- Contracts & Agreements
- Politics
- American Government
- International Relations
- Technology & Engineering
- Automotive
- Aviation & Aeronautics All categories
- * Art
- Antiques & Collectibles
- Architecture
- Biography & Memoir
- Artists and Musicians
- Entertainers and the Rich & Famous
- Comics & Graphic Novels
- History
- Ancient
- Modern
- Philosophy
- Language Arts & Discipline
- Composition & Creative Writing
- Linguistics
- Literary Criticism
- Social Science
- Anthropology
- Archaeology
- True Crime All categories
- Hobbies & Crafts Documents
- Cooking, Food & Wine
- Beverages
- Courses & Dishes
- Games & Activities
- Card Games
- Fantasy Sports
- Home & Garden
- Crafts & Hobbies
- Gardening
- Sports & Recreation
- Baseball
- Basketball All categories
- Cooking, Food & Wine
- Personal Growth Documents
- Lifestyle
- Beauty & Grooming
- Fashion
- Religion & Spirituality
- Buddhism
- Christianity
- Self-Improvement
- Addiction
- Mental Health
- Wellness
- Body, Mind, & Spirit
- Diet & Nutrition All categories
- Lifestyle
67% found this document useful [12 votes]
7K views
3 pages
Copyright
© © All Rights Reserved
Share this document
Did you find this document useful?
67% found this document useful [12 votes]
7K views3 pages
bài tập xác suất thống kê 2
Jump to Page
You are on page 1of 3
Iåm tắp naƵƠcd ;Iåm 0: ĕmỀu tr` trêc oờt oẢu dỞo >7 cdƵởm ucd taƵ tuyẼc Ềc fmỄt nþ km nĎc, ca ĐƵỮn aåo fƵỮcdU^@ [Urlst`tg pgnmhn @cdgc] trucd iæca få 07 [cd/of] vå Đờ fỄna nauậc oẢu få 0,7 [cd/of]. XỒm Đờc nắy =7%, aîy ƵỒn fƵỮcd nal aåo fƵỮcd U@ trucd iæca nỤ` cdƵởm ucd taƵ tuyẼc Ềc fmỄt trlcdkéc sỐ. DmẮ sữ aåo fƵỮcd U^@ nỤ` cdƵởm ucd taƵ tuyẼc Ềc fmỄt tuéc tagl paéc paỐm nauậc.[rẮ fởm:Dỏm Q få aåo fƵỮcd U^@ nỤ` cdƵởm ucd taƵ tuyẼc Ềc fmỄt trlcd kéc sỐ.
Q C
[
ζ2ώ
9
]
.[Ợ sỐ fmỄu trêc, t` nþ:
»
Q
?
07
2c
?
\>7
2^
?
0,7
.BalẮcd c nắy kåca nal aåo fƵỮcd U^@ trucd iæca
ζ
nỤ` cdƵởm ucd taƵ tuyẼc Ềc fmỄt [trƵởcd aỮpnaƵ` imẼt paƵƠcd s`m] få :
»
Q
∙
t
ΰ
9
c
∙
0
. ^
√
c
6
ζ
6»
Q
+
t
ΰ
9
c
∙
0
. ^
√
c
ĕờ c nắy
0
∙
ΰ
?
\=7%
?¼
ΰ
?
5,57
2 sỐ iắn tỰ kl
kh
?
\>7
∙
0
?
\>;
2
t
5,597\>;
≁
9,5;
XỒm sỐ fmỄu oẢu ĐmỀu tr` ĐƵỮn, t` nþ:
07
∙
9,5;. 0,7
√
\>7
6
ζ
6
07
+
9,5;. 0,7
√
\>7
A`y
0;,;1
6
ζ
6
07,79
.Iåm 9: BaẮl sàt aåo fƵỮcd Dfunlsg trlcd oàu Q [od%] nỤ` 007 ĐỐm tƵỮcd cdamêc nửu, t` tau ĐƵỮn sỐfmỄu s`u:Q85-4545-1515-\=5\=5-055055-005005-095095-0\>5^Ố cdƵởm910\=9\=\>90\=8DmẮ sữ Q få imẼc cdẢu camêc paéc paỐm nauậc vỒm Đờ fỄna nauậc få 0; [od%].`.XỒm Đờ c nắy =1%, aîy ƵỒn fƵỮcd balẮcd c nắy ĐỐm xửcd nal aåo fƵỮcd Dfunlsg trucdiæca nal tỗcd taỎ cdamêc nửu.i.XỒm Đờ c nắy =1%, aîy ƵỒn fƵỮcd balẮcd c nắy ĐỐm xửcd nal aåo fƵỮcd Dfunlsg trucdiæca nỤ` tỗcd taỎ cdamêc nửu trlcd trƵởcd aỮp naƵ` imẼt paƵƠcd s`m tỗcd taỎ.[rẮ fởm:Dỏm Q få aåo fƵỮcd Dfunlsg trlcd oàu nỤ` cdƵởm ĐƵỮn cdamêc nửu.[Ợ sỐ fmỄu trêc
c
?
007
, t` ca ĐƵỮn trucd iæca oẢu:
»
Q
?
0
c
∐
m
?
0
b
c
m
x
m
?
\==,514
Xå paƵƠcd s`m oẢu:
S
^
9
?
0
c
∐
m
?
0
b
c
m
[
x
m
∙»
x
]
9
?
01;,088
2^
9
?
0
c
∙
0
∐
m
?
0
b
c
m
[
x
m
∙»
x
]
9
?
017,419
Xå Đờ fỄna nauậc oẢu
^
?
0>,8>
.`.[` nþ
Q C
[
ζ2ώ
9
]
2ώ
9
?
0;
9
?
0=8
.BalẮcd c nắy ĐỐm xửcd kåca nal aåo fƵỮcd Dfunlsg trucd iæca
ζ
nỤ` tỗcd taỎ cdamêc nửu:
»
Q
∙
u
ΰ
9
. ώ
√
c
6
ζ
6 »
Q
+
u
ΰ
9
. ώ
√
cv m
Ồ
ώ
?
0;
ĕờ c nắy
0
∙
ΰ
?
\=1%
?¼
ΰ
?
5,59
,
Ψ
[
u
ΰ
9
]
?
0
∙
ΰ
9
?
5,==
?¼
u
ΰ
9
?
9,>>
.XỒm sỐ fmỄu oẢu ĐmỀu tr` ĐƵỮn, t` nþ
\==,514
∙
9,>>. 0;
√
007
6
ζ
6
\==,514
+
9,>>. 0;
√
007
A`y
\=8,5;7
6
ζ
6
055,09=
.i.BalẮcd c nắy ĐỐm xửcd kåca nal aåo fƵỮcd Dfunlsg trucd iæca
ζ
nỤ` tỗcd taỎ cdamêc nửu[trƵởcd aỮp naƵ` imẼt paƵƠcd s`m tỗcd taỎ] få:
»
Q
∙
t
ΰ
9
c
∙
0
. ^
√
c
6
ζ
6»
Q
+
t
ΰ
9
c
∙
0
. ^
√
c
ĕờ c nắy
0
∙
ΰ
?
\=1%
, sỐ iắn tỰ kl
kh
?
c
∙
0
?
007
∙
0
?
00;
,
t
5,5000;
≁
9,>8
.XỒm sỐ fmỄu oẢu ĐmỀu tr` ĐƵỮn, t` nþ:
\==,514
∙
9,>8.0>,8>
√
007
6
ζ
6
\==,514
+
9,>8. 0>,8>
√
007
A`y
\=8,514
6
ζ
6
059,514
.Iåm >: BaẮl sàt cỞcd Đờ Agoldflimc trlcd oàu Q [d/kf] nỤ` oờt caþo ĐỐm tƵỮcd cdamêc nửu, t` tauĐƵỮn sỐ fmỄu s`u:Q8-44-11-\=\=-0505-0000-0909-0\>30\>^Ố cdƵởm740;90\>50\>19`.XỒm Đờ c nắy =7%, aîy ƵỒn fƵỮcd balẮcd c nắy ĐỐm xửcd nal tọ fỄ cdƵởm nþ cỞcd ĐờAgoldflimc n`l aƠc 00 [d/kf] trlcd tỗcd taỎ. ĕỎ nal s`m sỐ ƵỒn fƵỮcd baûcd vƵỮt quà 5,59taæ paẮm baẮl sàt ït caầt i`l camêu cdƵởm