Xây Dựng Hệ Suy Diễn Mờ Trên Mạng Thích Nghi

• Tác giả: Nguyễn Xuân Thịnh
• Người hướng dẫn: TS. Trần Đình Khang
• Trường học: Đại học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Xây Dựng Hệ Suy Diễn Mờ Trên Mạng Thích Nghi
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2005
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI NÓI ĐẦU
• 1. CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ LUẬN VĂN
• 1.1. Khái niệm chung về Freephone
• 1.2. Các dịch vụ gia tăng trên Freephone
• 1.3. Khảo sát, phân tích hệ thống của VNPT
• 1.4. Tổng quan về hệ thống 1800 của VNPT
• 1.5. Các dịch vụ cung cấp bởi hệ thống 1800 của VNPT
• 1.6. Một vài hạn chế của dịch vụ 1800 do VNPT cung cấp
• 1.7. Một số lĩnh vực cần nghiên cứu nhằm giải quyết bài toán
• 2. CHƯƠNG II: MỘT SỐ NGHIÊN CỨU NHẰM GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN
• 2.1. Công nghệ tích hợp máy tính - điện thoại (CTI)
• 2.2. CTI là gì và hệ thống CTI tổng quát gồm những gì?
• 2.3. Các chuẩn công nghệ CTI và các dịch vụ ứng dụng của CTI
• 2.4. Một số vấn đề về mạng viễn thông và các kỹ thuật báo hiệu
• 2.5. Khảo sát mạng viễn thông
• 2.6. Phương pháp báo hiệu
• 2.7. Hệ thống báo hiệu R2 và báo hiệu SS7
• 2.8. Mạng thông minh (IN) và mạng thế hệ sau (NGN)
• 2.9. Một số kỹ thuật cơ sở dữ liệu liên quan
• 2.9.1. Kỹ thuật cơ sở dữ liệu thời gian thực (Real-time Database System)
• 2.9.2. Kỹ thuật đồng bộ dữ liệu (Synchronize Database)
• 2.9.3. Một số cơ chế cụ thể trong hệ quản trị cơ sở dữ liệu Oracle
• 2.9.3.1. Khái quát về Oracle
• 2.9.3.2. Quản lý dữ liệu trong Oracle
• 2.9.3.3. Các kỹ thuật real-time và synchronize trong Oracle
• 3. CHƯƠNG III: ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH HỆ THỐNG
• 3.1. Các dịch vụ cung cấp
• 3.2. Mô hình tổng thể của hệ thống
• 3.3. Mô tả các thành phần Hardware và Software
• 3.4. Mô tả hoạt động của hệ thống
• 3.5. Xây dựng Web site để quản lý từ xa
• 3.6. Thiết kế cơ sở dữ liệu
• 3.6.1. Chức năng và yêu cầu đối với cơ sở dữ liệu
• 3.6.2. Phân loại và tổ chức dữ liệu
• 3.7. Thiết kế phần mềm hệ thống
• 3.7.1. Phần mềm quản lý dịch vụ tại Service Manager
• 3.7.2. Phần mềm điều khiển dịch vụ tại các Service Node
• 3.8. Quy trình điều khiển và xử lý dịch vụ
• 3.9. Cấu trúc bản tin trao đổi giữa các module phần mềm
• 3.10. Một số kịch bản điều khiển dịch vụ tiêu biểu
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Hệ Thống Suy Diễn Mờ Trên Mạng Thích Nghi

Hệ suy diễn mờ trên mạng thích nghi, hay ANFIS, là một kiến trúc neuro-fuzzy systems mạnh mẽ. Nó kết hợp sức mạnh của logic mờ trong việc xử lý sự không chắc chắn và khả năng học hỏi của mạng nơ-ron thích nghi. ANFIS sử dụng các luật mờ để mô tả hành vi của hệ thống và sau đó điều chỉnh các tham số của các hàm thuộc và các luật mờ này thông qua thuật toán học máy, thường là thuật toán lan truyền ngược hoặc các biến thể của nó. Mục tiêu là tạo ra một mô hình có khả năng mô hình hóa hệ thống một cách chính xác, ngay cả khi dữ liệu đầu vào có nhiều nhiễu hoặc không đầy đủ. ANFIS được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ điều khiển mờ đến dự đoán chuỗi thời gian và phân loại dữ liệu. Luận văn này tập trung vào việc xây dựng và tối ưu hóa ANFIS để giải quyết các bài toán thực tế.

1.1. Giới Thiệu Chi Tiết Về Hệ Suy Diễn Mờ Fuzzy Inference System

Hệ suy diễn mờ (Fuzzy Inference System - FIS) là trái tim của ANFIS. FIS mô phỏng quá trình suy luận của con người dựa trên các quy tắc If-Then với các mệnh đề mờ. Một FIS điển hình bao gồm các thành phần sau: một cơ sở luật (rule base) chứa các quy tắc mờ, một cơ chế suy luận (inference engine) để kết hợp các quy tắc và một bộ phận giải mờ (defuzzifier) để chuyển đổi kết quả mờ thành một giá trị rõ ràng. Logic mờ cho phép biểu diễn các khái niệm không rõ ràng như "nhiệt độ cao" hoặc "áp suất thấp" bằng các hàm thuộc. Các hàm thuộc này gán một mức độ thuộc (membership degree) cho mỗi giá trị đầu vào, cho biết mức độ mà giá trị đó thuộc về một tập mờ cụ thể. FIS có khả năng xử lý sự không chắc chắn và mơ hồ trong dữ liệu, làm cho nó trở thành một công cụ mạnh mẽ để mô hình hóa các hệ thống phức tạp.

1.2. Mạng Nơ ron Thích Nghi Adaptive Neural Networks Nền Tảng Học

Mạng nơ-ron thích nghi cung cấp khả năng học hỏi và điều chỉnh cho ANFIS. Cấu trúc mạng nơ-ron này cho phép các tham số của hệ suy diễn mờ được tối ưu hóa thông qua các thuật toán học. Mạng nơ-ron thích nghi bao gồm các lớp kết nối với nhau, mỗi lớp thực hiện một chức năng cụ thể trong quá trình suy luận mờ. Các kết nối giữa các lớp được gán trọng số, và các trọng số này được điều chỉnh trong quá trình huấn luyện để giảm thiểu sai số giữa đầu ra dự đoán và đầu ra thực tế. Khả năng học hỏi của mạng nơ-ron thích nghi cho phép ANFIS tự động điều chỉnh các tham số của mình để phù hợp với dữ liệu huấn luyện, tạo ra một mô hình có độ chính xác cao hơn.

II. Bài Toán Và Thách Thức Khi Xây Dựng Hệ ANFIS Hiệu Quả

Xây dựng một hệ ANFIS hiệu quả không phải là một nhiệm vụ đơn giản. Có nhiều thách thức cần vượt qua để đảm bảo rằng mô hình đạt được độ chính xác và độ tin cậy cao. Một trong những thách thức lớn nhất là lựa chọn cấu trúc phù hợp cho ANFIS, bao gồm số lượng hàm thuộc, loại hàm thuộc, và cấu trúc của các quy tắc mờ. Một thách thức khác là tối ưu hóa tham số ANFIS. Các thuật toán học truyền thống có thể bị mắc kẹt trong các cực tiểu cục bộ, dẫn đến mô hình không tối ưu. Ngoài ra, huấn luyện ANFIS đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu, và dữ liệu này phải được tiền xử lý một cách cẩn thận để loại bỏ nhiễu và các giá trị ngoại lệ.

2.1. Lựa Chọn Cấu Trúc ANFIS Tối Ưu Số Lượng Hàm Thuộc Quy Tắc

Việc lựa chọn cấu trúc ANFIS là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình. Số lượng hàm thuộc quyết định độ phức tạp của mô hình và khả năng mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến tính trong dữ liệu. Tuy nhiên, quá nhiều hàm thuộc có thể dẫn đến hiện tượng overfitting, trong đó mô hình học quá tốt dữ liệu huấn luyện nhưng lại hoạt động kém trên dữ liệu mới. Loại hàm thuộc (ví dụ: Gaussian, hình thang, tam giác) cũng ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình. Cấu trúc của các quy tắc mờ (ví dụ: số lượng quy tắc, cấu trúc của các mệnh đề IF-THEN) cũng cần được xem xét cẩn thận để đảm bảo rằng mô hình có thể nắm bắt được các quy luật quan trọng trong dữ liệu.

2.2. Vấn Đề Tối Ưu Hóa Tham Số ANFIS Tìm Điểm Tối Ưu Toàn Cục

Tối ưu hóa tham số ANFIS là một thách thức lớn do không gian tham số thường rất lớn và phức tạp. Các thuật toán học truyền thống như lan truyền ngược có thể bị mắc kẹt trong các cực tiểu cục bộ, dẫn đến mô hình không tối ưu. Các kỹ thuật thuật toán học máy nâng cao như tối ưu hóa bầy đàn (particle swarm optimization) hoặc thuật toán di truyền có thể được sử dụng để tìm kiếm điểm tối ưu toàn cục trong không gian tham số. Ngoài ra, việc sử dụng các phương pháp chính quy hóa (regularization) có thể giúp ngăn chặn hiện tượng overfitting và cải thiện khả năng khái quát hóa của mô hình.

2.3. Yêu Cầu Dữ Liệu Huấn Luyện Lớn và Chất Lượng Tiền Xử Lý

Huấn luyện ANFIS đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu để mô hình có thể học được các mối quan hệ quan trọng trong dữ liệu. Tuy nhiên, dữ liệu huấn luyện thường chứa nhiễu và các giá trị ngoại lệ, có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình. Việc tiền xử lý dữ liệu là rất quan trọng để loại bỏ nhiễu và các giá trị ngoại lệ, cũng như để chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo rằng các đặc trưng khác nhau có cùng mức độ ảnh hưởng đến quá trình huấn luyện. Các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu phổ biến bao gồm loại bỏ giá trị ngoại lệ, điền giá trị bị thiếu, chuẩn hóa dữ liệu và giảm chiều dữ liệu.

III. Phương Pháp Xây Dựng ANFIS Tối Ưu Hướng Dẫn Chi Tiết

Để xây dựng một ANFIS tối ưu, cần tuân thủ một quy trình chặt chẽ bao gồm các bước sau: (1) Thu thập và tiền xử lý dữ liệu huấn luyện. (2) Lựa chọn cấu trúc ANFIS phù hợp. (3) Huấn luyện ANFIS bằng cách sử dụng một thuật toán học phù hợp. (4) Đánh giá hiệu suất của ANFIS trên dữ liệu kiểm tra. (5) Tinh chỉnh các tham số của ANFIS để cải thiện hiệu suất. Các công cụ như MATLAB ANFIS và Python ANFIS với các thư viện như scikit-fuzzy cung cấp các chức năng và công cụ để hỗ trợ quá trình xây dựng ANFIS.

3.1. Chuẩn Bị và Tiền Xử Lý Dữ Liệu Bước Quan Trọng

Tiền xử lý dữ liệu bao gồm các bước như loại bỏ giá trị ngoại lệ, điền giá trị bị thiếu và chuẩn hóa dữ liệu. Chuẩn hóa dữ liệu đảm bảo rằng tất cả các biến đầu vào có cùng phạm vi giá trị, ngăn chặn các biến có phạm vi lớn hơn chi phối quá trình huấn luyện ANFIS. Các kỹ thuật như Z-score normalization hoặc Min-Max scaling thường được sử dụng. Phân tích dữ liệu thăm dò (exploratory data analysis - EDA) có thể giúp xác định các giá trị ngoại lệ và các vấn đề tiềm ẩn khác trong dữ liệu.

3.2. Lựa Chọn và Huấn Luyện ANFIS Cấu Trúc và Thuật Toán

Việc lựa chọn cấu trúc ANFIS và thuật toán học máy phụ thuộc vào đặc điểm của bài toán và dữ liệu. Các thuật toán học phổ biến bao gồm lan truyền ngược, thuật toán học máy Levenberg-Marquardt và các thuật toán tiến hóa. Việc sử dụng Fuzzy logic toolbox trong MATLAB ANFIS hoặc các thư viện Python ANFIS cung cấp các công cụ để dễ dàng tạo và huấn luyện ANFIS. Việc theo dõi lỗi trong quá trình huấn luyện có thể giúp phát hiện các vấn đề như overfitting hoặc underfitting.

3.3. Đánh Giá và Tinh Chỉnh ANFIS Kiểm Tra và Cải Thiện

Hiệu suất của ANFIS cần được đánh giá trên một tập dữ liệu kiểm tra độc lập để đảm bảo rằng mô hình có khả năng khái quát hóa tốt. Các chỉ số đánh giá phổ biến bao gồm sai số trung bình tuyệt đối (mean absolute error - MAE), sai số bình phương trung bình (mean squared error - MSE) và hệ số xác định (R-squared). Nếu hiệu suất không đạt yêu cầu, cần tinh chỉnh các tham số của ANFIS, chẳng hạn như số lượng hàm thuộc hoặc tốc độ học. Việc sử dụng các kỹ thuật như cross-validation có thể giúp đánh giá hiệu suất của mô hình một cách khách quan hơn.

IV. Ứng Dụng Thực Tế Của Hệ ANFIS Nghiên Cứu Và Kết Quả

ANFIS đã được ứng dụng thành công trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong lĩnh vực điều khiển mờ, ANFIS được sử dụng để thiết kế các bộ điều khiển thông minh cho các hệ thống phức tạp như robot, máy bay không người lái và hệ thống năng lượng. Trong lĩnh vực dự đoán chuỗi thời gian, ANFIS được sử dụng để dự đoán giá cổ phiếu, lưu lượng giao thông và các biến số kinh tế. Trong lĩnh vực phân loại dữ liệu, ANFIS được sử dụng để phân loại hình ảnh, văn bản và dữ liệu y tế. Các nghiên cứu đã chứng minh rằng ANFIS có thể đạt được độ chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống trong nhiều bài toán.

4.1. Điều Khiển Mờ Ứng Dụng ANFIS trong Hệ Thống Thực Tế

Trong điều khiển mờ, ANFIS được sử dụng để xây dựng các bộ điều khiển có khả năng tự động điều chỉnh để đáp ứng với các thay đổi trong môi trường. Ví dụ, ANFIS có thể được sử dụng để điều khiển nhiệt độ trong một tòa nhà, điều khiển tốc độ của một động cơ hoặc điều khiển vị trí của một robot. Ưu điểm của ANFIS trong điều khiển mờ là khả năng xử lý các hệ thống phi tuyến tính và thời gian thay đổi, cũng như khả năng thích ứng với các điều kiện hoạt động khác nhau.

4.2. Dự Đoán Chuỗi Thời Gian Khả Năng Của ANFIS Trong Phân Tích

Trong dự đoán chuỗi thời gian, ANFIS được sử dụng để dự đoán các giá trị tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Ví dụ, ANFIS có thể được sử dụng để dự đoán giá cổ phiếu, doanh số bán hàng hoặc nhu cầu năng lượng. ANFIS có khả năng nắm bắt các mối quan hệ phi tuyến tính và các mẫu phức tạp trong dữ liệu, làm cho nó trở thành một công cụ mạnh mẽ để dự đoán chuỗi thời gian. Việc sử dụng các kỹ thuật như lagged variables và moving averages có thể cải thiện độ chính xác của dự đoán.

4.3. Phân Loại Dữ Liệu ANFIS và Các Bài Toán Thực Tế

Trong phân loại dữ liệu, ANFIS được sử dụng để phân loại các đối tượng vào các nhóm khác nhau dựa trên các đặc trưng của chúng. Ví dụ, ANFIS có thể được sử dụng để phân loại email thành spam hoặc không spam, phân loại bệnh nhân thành các nhóm nguy cơ khác nhau hoặc phân loại hình ảnh thành các loại khác nhau. ANFIS có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và nhiễu, làm cho nó trở thành một công cụ hữu ích để phân loại dữ liệu. Các kỹ thuật như feature selection và dimensionality reduction có thể cải thiện hiệu suất của ANFIS trong các bài toán phân loại dữ liệu.

V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Hệ Suy Diễn Mờ Trên Mạng

Hệ suy diễn mờ trên mạng thích nghi (ANFIS) là một công cụ mạnh mẽ để mô hình hóa và điều khiển các hệ thống phức tạp. Với khả năng kết hợp sức mạnh của logic mờ và mạng nơ-ron thích nghi, ANFIS có thể giải quyết nhiều bài toán thực tế trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Tuy nhiên, việc xây dựng một ANFIS hiệu quả đòi hỏi kiến thức sâu rộng về logic mờ, mạng nơ-ron, và thuật toán học máy. Trong tương lai, có nhiều hướng phát triển tiềm năng cho ANFIS, bao gồm tích hợp với deep learning, sử dụng các kiến trúc mạng nơ-ron mới, và phát triển các thuật toán tối ưu hóa tham số ANFIS hiệu quả hơn.

5.1. Ưu Điểm và Hạn Chế Của ANFIS Tổng Kết Toàn Diện

ANFIS có nhiều ưu điểm, bao gồm khả năng xử lý sự không chắc chắn và mơ hồ, khả năng học hỏi từ dữ liệu, và khả năng mô hình hóa các hệ thống phi tuyến tính. Tuy nhiên, ANFIS cũng có một số hạn chế, bao gồm yêu cầu dữ liệu huấn luyện lớn, độ phức tạp tính toán cao, và khả năng bị mắc kẹt trong các cực tiểu cục bộ. Việc hiểu rõ các ưu điểm và hạn chế của ANFIS là rất quan trọng để áp dụng nó một cách hiệu quả.

5.2. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai Deep Learning và ANFIS

Một hướng nghiên cứu tiềm năng là tích hợp ANFIS với deep learning. Deep learning có khả năng học các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu, và ANFIS có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình suy luận dựa trên các đặc trưng này. Việc kết hợp deep learning và ANFIS có thể tạo ra các mô hình thông minh hơn và hiệu quả hơn. Nghiên cứu Hybrid intelligent systems kết hợp các thế mạnh khác nhau sẽ là một xu hướng phát triển.

5.3. Các Thuật Toán Tối Ưu Hóa Mới Cho ANFIS Cải Thiện Hiệu Suất

Việc phát triển các thuật toán tối ưu hóa tham số ANFIS hiệu quả hơn là một hướng nghiên cứu quan trọng. Các thuật toán như tối ưu hóa bầy đàn, thuật toán di truyền và các thuật toán metaheuristic khác có thể được sử dụng để tìm kiếm điểm tối ưu toàn cục trong không gian tham số. Việc sử dụng các kỹ thuật như parallel computing và distributed computing có thể giúp giảm thời gian tính toán và cho phép huấn luyện ANFIS trên các bộ dữ liệu lớn hơn.

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh thị trường viễn thông cạnh tranh ngày càng gay gắt, việc phát triển các dịch vụ giá trị gia tăng trên mạng viễn thông trở thành xu hướng tất yếu nhằm nâng cao lợi ích cho người tiêu dùng và tăng sức cạnh tranh cho các doanh nghiệp viễn thông. Tại Việt Nam, với hơn 10,899 thuê bao điện thoại tính đến cuối năm 2004, trong đó thuê bao di động chiếm gần 44%, dịch vụ giá trị gia tăng đã phát triển mạnh mẽ, đặc biệt là dịch vụ freephone 1800 do Tổng Công ty Bưu chính Viễn thông Việt Nam (VNPT) cung cấp. Dịch vụ này cho phép người gọi miễn phí khi gọi đến thuê bao đăng ký dịch vụ, trong khi cước phí được tính cho bên thuê bao bị gọi.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là xây dựng mô hình hệ thống freephone dựa trên công nghệ tích hợp máy tính - điện thoại (CTI) và mạng viễn thông hiện đại, nhằm nội địa hóa và phát triển dịch vụ freephone 1800 tại Việt Nam. Nghiên cứu tập trung vào các khía cạnh kỹ thuật như công nghệ CTI, kỹ thuật báo hiệu mạng viễn thông, cơ sở dữ liệu thời gian thực và đồng bộ dữ liệu, cũng như các cơ chế trong hệ quản trị cơ sở dữ liệu Oracle. Phạm vi nghiên cứu bao gồm khảo sát hệ thống freephone 1800 của VNPT, phân tích các dịch vụ gia tăng trên nền tảng freephone, và đề xuất mô hình hệ thống phù hợp với điều kiện thực tế Việt Nam giai đoạn 2004-2005.

Ý nghĩa nghiên cứu thể hiện qua việc cung cấp giải pháp kỹ thuật giúp VNPT làm chủ công nghệ, mở rộng dịch vụ freephone, giảm chi phí nhập khẩu thiết bị, đồng thời nâng cao chất lượng dịch vụ và khả năng cạnh tranh trên thị trường viễn thông trong nước và quốc tế.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai khung lý thuyết chính:

1. Công nghệ tích hợp máy tính - điện thoại (CTI): CTI là công nghệ kết hợp giữa máy tính và điện thoại nhằm tạo ra các ứng dụng viễn thông thông minh, nâng cao hiệu quả xử lý cuộc gọi và cung cấp dịch vụ đa dạng. Hệ thống CTI tổng quát bao gồm ba khía cạnh: điều khiển cuộc gọi (call control), điều khiển thiết bị điện thoại (telephone control), và truy nhập môi trường phục vụ (media access). Các chuẩn CTI như CSTA và các giao diện lập trình ứng dụng (API) do Microsoft, Novell phát triển được áp dụng để đảm bảo tính khả chuyển và tương thích.

2. Mạng viễn thông và kỹ thuật báo hiệu: Nghiên cứu tập trung vào hai loại báo hiệu phổ biến tại Việt Nam là báo hiệu R2 (MFC) và báo hiệu số 7 (SS7). Báo hiệu R2 là phương pháp báo hiệu kênh kết hợp, thường dùng cho các tổng đài nhỏ và vùng nông thôn, trong khi SS7 là hệ thống báo hiệu kênh chung đa dụng, phù hợp với mạng số hóa và mạng thế hệ mới (NGN). Ngoài ra, mạng thông minh (IN) và mạng thế hệ mới (NGN) được xem xét như nền tảng phát triển dịch vụ viễn thông tiên tiến.

Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm: dịch vụ freephone, dịch vụ gia tăng trên freephone (blocking, route geography, route day/week/holiday, call hunting, call queuing, menu routing), cơ sở dữ liệu thời gian thực, đồng bộ dữ liệu, và các giao thức báo hiệu (MGCP, SS7, R2).

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp tổng hợp, phân tích và thiết kế hệ thống dựa trên:

• Nguồn dữ liệu: Thu thập từ tài liệu chuyên ngành, báo cáo ngành viễn thông Việt Nam, khảo sát thực tế hệ thống freephone 1800 của VNPT, và các tài liệu kỹ thuật về CTI, báo hiệu mạng viễn thông, cơ sở dữ liệu Oracle.

• Phương pháp phân tích: Phân tích kỹ thuật hệ thống hiện tại, so sánh các dịch vụ gia tăng trên nền tảng freephone, đánh giá ưu nhược điểm của hệ thống VNPT, và áp dụng các mô hình lý thuyết CTI, mạng thông minh để đề xuất mô hình mới.

• Cỡ mẫu và chọn mẫu: Nghiên cứu tập trung vào hệ thống freephone 1800 của VNPT tại Việt Nam, với dữ liệu kỹ thuật và thực tiễn từ Công ty Viễn thông Liên tỉnh (VTN) - đơn vị triển khai dịch vụ.

• Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện trong năm 2004-2005, giai đoạn dịch vụ freephone 1800 mới bắt đầu thử nghiệm và triển khai tại Việt Nam.

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa lý thuyết và thực tiễn nhằm đảm bảo tính khả thi và ứng dụng thực tế của mô hình đề xuất.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Dịch vụ freephone 1800 tại VNPT mới cung cấp 3 dịch vụ chính: Điểm xuất phát cuộc gọi (blocking), định tuyến theo ngày trong tuần và giờ trong ngày, và chuyển đổi số dịch vụ thành số đích dựa trên các yếu tố này. Trong khi đó, trên thế giới có đến 16 dịch vụ gia tăng phổ biến trên nền tảng freephone, cho thấy hệ thống VNPT còn hạn chế về mặt dịch vụ.

2. Hệ thống freephone 1800 của VNPT sử dụng thiết bị nhập khẩu từ SIEMENS: Điều này dẫn đến chi phí cao và hạn chế khả năng làm chủ công nghệ, bảo trì, nâng cấp. Việc mở rộng dịch vụ sẽ phải đàm phán mua thêm module phần mềm từ nhà cung cấp nước ngoài, làm tăng chi phí và giảm tính chủ động.

3. Công nghệ CTI và kỹ thuật báo hiệu SS7 được áp dụng hiệu quả: Hệ thống sử dụng giao thức MGCP để điều khiển thiết bị Media Gateway, kết nối với mạng PSTN qua báo hiệu số 7, đảm bảo khả năng tương thích với mạng NGN trong tương lai. Số lượng điểm xuất phát cuộc gọi tối đa là 10, số đích tối đa 10, cho phép linh hoạt trong định tuyến cuộc gọi.

4. Cơ sở dữ liệu thời gian thực và đồng bộ dữ liệu trên Oracle: Luận văn đã thiết kế mô hình quan hệ, các bảng dữ liệu và stored procedure bằng PL/SQL để xử lý dữ liệu cuộc gọi thời gian thực, đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy trong quản lý dịch vụ freephone.

Thảo luận kết quả

Hạn chế về số lượng dịch vụ gia tăng của hệ thống VNPT so với các nước phát triển phản ánh sự chậm trễ trong việc nội địa hóa và phát triển công nghệ. Việc nhập khẩu toàn bộ hệ thống từ SIEMENS tuy giúp VNPT nhanh chóng triển khai dịch vụ nhưng lại làm giảm khả năng chủ động trong vận hành và phát triển dịch vụ mới. So với các nghiên cứu quốc tế về CTI và mạng thông minh, VNPT cần đẩy mạnh nghiên cứu nội địa hóa để giảm chi phí và tăng tính linh hoạt.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh số lượng dịch vụ gia tăng freephone giữa VNPT và các nhà mạng quốc tế, cũng như bảng thống kê chi phí vận hành và bảo trì hệ thống nhập khẩu so với hệ thống nội địa hóa.

Việc áp dụng công nghệ báo hiệu SS7 và MGCP cho thấy VNPT đã chuẩn bị tốt cho việc chuyển đổi sang mạng NGN, phù hợp với xu hướng phát triển viễn thông toàn cầu. Tuy nhiên, để khai thác tối đa tiềm năng, cần mở rộng các dịch vụ gia tăng và nâng cao khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Phát triển nội địa hóa hệ thống freephone: Đầu tư nghiên cứu và phát triển phần mềm, phần cứng trong nước để giảm chi phí nhập khẩu, tăng khả năng làm chủ công nghệ. Mục tiêu giảm chi phí vận hành ít nhất 20% trong vòng 2 năm, do VNPT phối hợp với các viện nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ thông tin thực hiện.

2. Mở rộng danh mục dịch vụ gia tăng: Triển khai thêm các dịch vụ như route percent, call queuing, call hunting, menu routing để nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng doanh thu dịch vụ. Thời gian thực hiện trong 12 tháng, do bộ phận phát triển sản phẩm VNPT chủ trì.

3. Nâng cao hiệu quả quản lý cơ sở dữ liệu thời gian thực: Tối ưu hóa các stored procedure, áp dụng công nghệ đồng bộ dữ liệu tiên tiến để đảm bảo xử lý cuộc gọi nhanh và chính xác. Mục tiêu giảm thời gian xử lý dữ liệu xuống dưới 100ms, thực hiện trong 6 tháng, do đội ngũ kỹ thuật Oracle và CNTT VNPT đảm nhiệm.

4. Đào tạo và nâng cao năng lực nhân sự: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về CTI, mạng viễn thông và quản trị hệ thống cho cán bộ kỹ thuật để đảm bảo vận hành và phát triển hệ thống hiệu quả. Kế hoạch đào tạo kéo dài 1 năm, do phòng nhân sự phối hợp với các chuyên gia trong và ngoài nước thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà quản lý và kỹ sư viễn thông tại VNPT và các doanh nghiệp viễn thông: Giúp hiểu rõ về công nghệ freephone, các dịch vụ gia tăng và cách thức vận hành hệ thống, từ đó có thể đề xuất và triển khai các giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ.

2. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Công nghệ Thông tin, Viễn thông: Cung cấp kiến thức chuyên sâu về CTI, kỹ thuật báo hiệu mạng, cơ sở dữ liệu thời gian thực, phục vụ cho các đề tài nghiên cứu và phát triển công nghệ mới.

3. Các nhà phát triển phần mềm và kỹ sư hệ thống: Tham khảo mô hình thiết kế cơ sở dữ liệu, thuật toán điều khiển dịch vụ, cấu trúc bản tin trao đổi giữa các module phần mềm, hỗ trợ phát triển các ứng dụng viễn thông tích hợp.

4. Các nhà hoạch định chính sách và cơ quan quản lý viễn thông: Hiểu rõ về xu hướng phát triển dịch vụ giá trị gia tăng, các thách thức và giải pháp kỹ thuật, từ đó xây dựng chính sách hỗ trợ phát triển ngành viễn thông bền vững.

Câu hỏi thường gặp

1. Dịch vụ freephone 1800 là gì và có lợi ích gì cho doanh nghiệp?
   Dịch vụ freephone 1800 cho phép người gọi miễn phí khi gọi đến số thuê bao đăng ký, cước phí do bên thuê bao bị gọi trả. Doanh nghiệp sử dụng dịch vụ này để tăng cường chăm sóc khách hàng, tư vấn miễn phí, nâng cao hình ảnh và sức cạnh tranh trên thị trường.

2. Tại sao VNPT cần nội địa hóa hệ thống freephone?
   Nội địa hóa giúp giảm chi phí nhập khẩu và bảo trì, tăng khả năng làm chủ công nghệ, linh hoạt mở rộng dịch vụ, đồng thời thúc đẩy phát triển công nghệ viễn thông trong nước, giảm phụ thuộc vào nhà cung cấp nước ngoài.

3. Công nghệ CTI đóng vai trò gì trong hệ thống freephone?
   CTI tích hợp máy tính và điện thoại, cho phép điều khiển cuộc gọi, xử lý dữ liệu thời gian thực, cung cấp các dịch vụ gia tăng như trả lời tự động, định tuyến thông minh, giúp nâng cao hiệu quả và chất lượng dịch vụ freephone.

4. Báo hiệu số 7 (SS7) có ưu điểm gì so với báo hiệu R2?
   SS7 là hệ thống báo hiệu kênh chung đa dụng, truyền dữ liệu nhanh, tin cậy, hỗ trợ nhiều dịch vụ phức tạp và tương thích với mạng số hóa hiện đại, trong khi R2 là báo hiệu kênh kết hợp, phù hợp cho các tổng đài nhỏ, dung lượng thấp.

5. Làm thế nào để mở rộng các dịch vụ gia tăng trên nền tảng freephone?
   Cần phát triển phần mềm quản lý dịch vụ linh hoạt, áp dụng các thuật toán định tuyến đa dạng (route percent, call hunting, call queuing), đồng thời nâng cấp cơ sở hạ tầng mạng và đào tạo nhân sự kỹ thuật để triển khai hiệu quả.

Kết luận

• Luận văn đã phân tích chi tiết dịch vụ freephone 1800 của VNPT, chỉ ra các hạn chế về dịch vụ và công nghệ hiện tại.
• Áp dụng công nghệ CTI, báo hiệu SS7 và cơ sở dữ liệu thời gian thực là nền tảng kỹ thuật quan trọng để phát triển hệ thống freephone hiện đại.
• Đề xuất mô hình hệ thống nội địa hóa giúp giảm chi phí, tăng tính chủ động và mở rộng dịch vụ gia tăng.
• Khuyến nghị VNPT tập trung phát triển nội địa hóa, mở rộng dịch vụ, tối ưu quản lý dữ liệu và nâng cao năng lực nhân sự.
• Các bước tiếp theo bao gồm triển khai thử nghiệm mô hình đề xuất, đào tạo kỹ thuật viên và đánh giá hiệu quả trong vòng 1-2 năm.

Hành động ngay: Các đơn vị liên quan nên phối hợp triển khai nghiên cứu phát triển nội địa hóa hệ thống freephone để nâng cao năng lực cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu thị trường viễn thông ngày càng đa dạng.