Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ PHƯƠNG HƯỚNG NGHIÊN CỨU, PHÁT TRIỂN

CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ PHƯƠNG HƯỚNG NGHIÊN CỨU, PHÁT TRIỂN

Tải bản đầy đủ - 0trang

Luận văn Thạc sỹ Khoa học



GVHD: Nguyễn Hữu Đức



 Chưa xử lý được việc thu thập theo thời gian và đưa ra báo cáo theo

thời gian thực

Chưa phân tích đề xuất được các hành động

4.3. Nghiên cứu trong tương lai

Một số tính năng có thể để thêm trong tương lai có thể được nghiên cứu và

phát triển như sau:

 Thu thập theo thời gian và đưa ra báo cáo theo thời gian thực

 Tiếp tục xây dựng mơ hình học sâu kết hợp với các tri thức ngành để

tự động đưa ra các báo cáo định kỳ

 Liên hệ tìm cơ hội hợp tác với các đối tác để thử nghiệm diện rộng

cơng cụ từ đó bổ sung các tính năng mới để phù hợp hơn với thực tế.



Người thực hiện: Lưu Đức Phong



64



Lớp: 2016AKHKTTT.KH



Luận văn Thạc sỹ Khoa học



Người thực hiện: Lưu Đức Phong



GVHD: Nguyễn Hữu Đức



65



Lớp: 2016AKHKTTT.KH



Luận văn Thạc sỹ Khoa học



GVHD: Nguyễn Hữu Đức



TÀI LIỆU THAM KHẢO

1.



https://zxthanhhuy.wordpress.com/2015/08/04/cac-loai-nosql-thong-dung/



2.



https://www.jenunderwood.com/2017/02/22/2017-gartner-bi-magic-quadrantresults/



3. https://vi.wikipedia.org/wiki/Mạng_nơ_ron_nhân_tạo

4. Bùi Hoàng Khánh (2010), Báo cáo mạng neutral và ứng dụng, Đại học Công

nghệ (ĐHQGHN) tr 1 - 15.

5.



http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/



6.



https://www.infoq.com/articles/mongodb-deployment-monitoring



7.



https://intellipaat.com/tutorial/tableau-tutorial/tableau-architecture/



8.



https://www.bmc.com/blogs/how-to-setup-mongodb-cluster/



9.



https://docs.mongodb.com/bi-connector/master/



10. Michael Negnevitsky (2005), Artificial Intelligence, Addison Wesley. Khare, R.,

An, Y., and Song, I.-Y. (2010), “Understanding deep web search interfaces: a

survey”, ACM SIGMOD Record, 39(1), pp. 33–40

11. Nguyễn Đình Thúc (2000), Mạng nơ-ron nhân tạo – phương pháp và ứng

dụng,Nhà xuất bản Giáo dục.

12. Nguyễn Quang Hoan (2005), Giáo trình mạng nơ-ron nhân tạo, Học viện cơng

nghệ bưu chính viễn thơng.

13. Nguyễn Quang Hoan, Hoàng Thị Lan Phương (2006), “Dự báo giá chứng

khốn sử dụng cơng nghệ mạng nơ-ron”, Kỷ yếu hội nghị khoa học lần 3 về

nghiên cứu, phát triển và ứng dụng công nghệ thông tin và truyền thông Hà

Nội.



Người thực hiện: Lưu Đức Phong



66



Lớp: 2016AKHKTTT.KH



Luận văn Thạc sỹ Khoa học



GVHD: Nguyễn Hữu Đức



14. Nguyễn Văn Trịnh (2012), Ứng dụng mạng nơ-ron trong dự báo tỷ lệ nghỉ học,

Luận văn thạc sỹ, Viện Toán Ứng dụng và Tin học – Đại học Bách khoa Hà

Nội.

15. Phạm Thị Hoàng Nhung (2007), Nghiên cứu, ứng dụng các phương pháp học

máy tiên tiến trong cơng tác dự báo, vận hành hồ Hòa Bình, Luận văn thạc sỹ,

trường Đại học Cơng nghệ (ĐHQGHN).

16. Robert J. Schallkoff (1997), Artificial Neural Networks, The McGraw – Hill

Companies, Inc 1997.

17. Thái Trung Hải (2014), Sử dụng mạng nơ-ron trong việc dự đoán kết quả đậu

đại học, Luận văn Thạc sỹ, Đại học Lạc Hồng.

18. Trần Đức Minh (2002), Ứng dụng mạng nơ-ron truyền thẳng trong dự báo dữ

liệu, Luận văn thạc sỹ, Viện Công nghệ Thông tin.

19.



http://nawapi.gov.vn/index.php?

option=com_content&view=article&id=3238%3Agii-thiu-tng-quan-v-mngnron-nhan-to-artificial-neural-network-ann&catid=70%3Anhim-v-chuyen-monang-thc-hin&Itemid=135&lang=vi



bidirectional-long-short-term-memory-và-



conditional-random-b11bc75c512b

20.



https://dominhhai.github.io/vi/2017/10/what-is-lstm/



21.



https://ereka.vn/post/gioi-thieu-ve-mang-neural-hoi-quy--recurrent

neuralnetworks-529827796514743074



Người thực hiện: Lưu Đức Phong



67



Lớp: 2016AKHKTTT.KH



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ PHƯƠNG HƯỚNG NGHIÊN CỨU, PHÁT TRIỂN

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×