I. Giới thiệu về Mạng Nơron Kohonen và Phân loại Sản phẩm
Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc nghiên cứu Mạng Nơron Kohonen (SOM) và ứng dụng của nó trong phân loại sản phẩm. Mạng Nơron Kohonen là một loại mạng nơron nhân tạo sử dụng học không giám sát, được phát triển bởi Teuvo Kohonen vào những năm 1980. Mạng này có khả năng phân cụm dữ liệu và phân loại tự động, đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực như phân tích dữ liệu, nhận dạng, và nghiên cứu thị trường. Phân loại sản phẩm là một ứng dụng quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI) và machine learning, giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và quản lý sản phẩm.
1.1. Mục tiêu của Luận văn
Mục tiêu chính của luận văn thạc sĩ là tìm hiểu và ứng dụng Mạng Nơron Kohonen trong phân loại sản phẩm. Cụ thể, luận văn tập trung vào việc sử dụng thuật toán Kohonen để phân cụm dữ liệu và phân loại tự động các sản phẩm dựa trên các thuộc tính cụ thể. Điều này giúp cải thiện hiệu quả trong việc xử lý và phân tích dữ liệu sản phẩm, đặc biệt trong các ngành công nghiệp như nông nghiệp, y học, và sản xuất.
1.2. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu chính trong luận văn thạc sĩ là tìm hiểu các tài liệu liên quan đến Mạng Nơron Kohonen và sử dụng công cụ SOM Toolbox để huấn luyện mạng. Quá trình nghiên cứu bao gồm việc phân tích các thuật toán phân cụm dữ liệu, đánh giá hiệu quả của thuật toán Kohonen, và ứng dụng thực tế trong phân loại sản phẩm. Các bước thực hiện bao gồm chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mạng, và đánh giá kết quả.
II. Cơ sở lý thuyết về Mạng Nơron Kohonen
Mạng Nơron Kohonen (SOM) là một loại mạng nơron nhân tạo sử dụng học không giám sát. Mạng này được thiết kế để phân cụm dữ liệu và bảo toàn cấu trúc liên kết của dữ liệu đầu vào. SOM hoạt động dựa trên nguyên tắc cạnh tranh, trong đó các nơron trong mạng cạnh tranh để trở thành nơron chiến thắng (BMU). Quá trình huấn luyện mạng bao gồm việc cập nhật trọng số và xác định các cụm dữ liệu dựa trên hàm lân cận và tỉ lệ học.
2.1. Cấu trúc của Mạng Nơron Kohonen
Mạng Nơron Kohonen bao gồm một lớp các nơron được sắp xếp theo một cấu trúc lưới, thường là 2 chiều. Mỗi nơron trong mạng có một vector trọng số, đại diện cho một điểm trong không gian dữ liệu. Quá trình huấn luyện mạng bao gồm việc tìm nơron chiến thắng (BMU) có vector trọng số gần nhất với dữ liệu đầu vào, sau đó cập nhật trọng số của các nơron lân cận dựa trên hàm lân cận và tỉ lệ học.
2.2. Quá trình huấn luyện SOM
Quá trình huấn luyện Mạng Nơron Kohonen bao gồm các bước chính: khởi tạo trọng số, tìm nơron chiến thắng (BMU), và cập nhật trọng số của các nơron lân cận. Hàm lân cận và tỉ lệ học là hai yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu quả của quá trình huấn luyện. Hàm lân cận xác định mức độ ảnh hưởng của BMU đến các nơron lân cận, trong khi tỉ lệ học quyết định tốc độ cập nhật trọng số.
III. Ứng dụng Mạng Nơron Kohonen trong Phân loại Sản phẩm
Luận văn thạc sĩ này đã ứng dụng Mạng Nơron Kohonen trong phân loại sản phẩm, cụ thể là phân loại hạt cà phê dựa trên các thuộc tính như độ dài, độ rộng, độ dày, và màu sắc. Quá trình phân loại bao gồm việc chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mạng, và đánh giá kết quả. SOM đã chứng minh hiệu quả trong việc phân cụm dữ liệu và phân loại tự động, giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và quản lý sản phẩm.
3.1. Phát biểu bài toán
Bài toán đặt ra trong luận văn thạc sĩ là phân loại các sản phẩm hạt cà phê dựa trên các thuộc tính cụ thể. Mạng Nơron Kohonen được sử dụng để phân cụm dữ liệu và phân loại tự động các hạt cà phê thành các nhóm khác nhau. Quá trình này giúp cải thiện hiệu quả trong việc quản lý và phân loại sản phẩm, đặc biệt trong ngành nông nghiệp.
3.2. Kết quả và đánh giá
Kết quả thực nghiệm cho thấy Mạng Nơron Kohonen có khả năng phân cụm dữ liệu và phân loại tự động hiệu quả. Các hạt cà phê được phân loại thành các nhóm dựa trên các thuộc tính như độ dài, độ rộng, độ dày, và màu sắc. SOM đã chứng minh tính ứng dụng cao trong việc phân tích dữ liệu và phân loại sản phẩm, giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và quản lý sản phẩm.
