Tạp chí tin học và điều khiển học

Dealing with the time series forecasting problem attracts much attention from the fuzzy community. Many models and methods have been proposed in the literature since the publication of the study by Song and Chissom in 1993, in which they proposed fuzzy time series together with its fuzzy forecasting model for time series data and the fuzzy formalism to handle their uncertainty. Unfortunately, the proposed method to calculate this fuzzy model was very complex. Then, in 1996, Chen proposed an efficient method to reduce the computational complexity of the mentioned formalism. Hwang et al. in 1998 proposed a new fuzzy time series forecasting model, which deals with the variations of historical data instead of these historical data themselves. Though fuzzy sets are concepts inspired by fuzzy linguistic information, there is no formal bridge to connect the fuzzy sets and the inherent quantitative semantics of linguistic words. This study proposes the so-called linguistic time series, in which words with their own semantics are used instead of fuzzy sets. By this, forecasting linguistic logical relationships can be established based on the time series variations and this is clearly useful for human users. The effect of the proposed model is justified by applying the proposed model to forecast student enrollment historical data.

Attribute reduction, or attribute selection in the decision table, is a fundamental problem of rough set theory. Currently, many scientists are interested in and developing these issues. Unfortunately, most studies focus mainly on the complete decision table. On incomplete decision tables, researchers have proposed tolerance relations and designed attribute reduction algorithms based on different measures. However, these algorithms only return a reduct and do not preserve information in the decision tables. This paper will propose an efficient method to determine entire reducts of incomplete decision tables according to the relational database approach. In the complex case, this algorithm has exponential computational complexity. However, this algorithm has polynomial computational complexity in the different cases of databases.

In this paper, the pre-training method based on denoising auto-encoder is investigated and proved to be good models for initializing bottleneck networks of Vietnamese speech recognition system that result in better recognition performance compared to base bottleneck features reported previously. The experiments are carried out on the dataset containing speeches on Voice of Vietnam channel (VOV). The results show that the DBNF extraction for Vietnamese recognition decreases relative word error rate by 14 % and 39 % compared to the base bottleneck features and MFCC baseline, respectively.

This paper is decribed in great detail algorithm for maximizing the subject function of the discrete control system with the alternative constrains following final points. The algorithm is based on the plan notion that is firstly proposed by R. Garbasov and F.M. Kirillova in linear programming.

Hiện nay, trong các mô hình dịch máy thống kê thì mô hình dịch dựa trên ngữ được đánh giá rất cao. Tuy nhiên, mô hình này vẫn còn thiếu sự tích hợp các tri thức ngôn ngữ ở những mức cao hơn, như thông tin về hình thái, cú pháp và ngữ nghĩa. Điều này dẫn đến kết quả của phương pháp này vẫn còn bị hạn chế đối với các câu dài. Chính vì vậy, việc sử dụng các thông tin hình thái như phân đoạn ngữ nhằm mục đích giảm độ dài câu để nâng cao chất lượng dịch là một trong những hướng tiếp cận đầy tiềm năng trong những năm gần đây và qua đó, nó sẽ góp phần khử nhập nhằng trong việc gióng hàng từ cho những câu dài. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày hướng tiếp cận dịch máy thống kê Pháp-Việt kết hợp thông tin phân đoạn ngữ cho cặp ngôn ngữ Pháp-Việt nhằm khắc phục hạn chế đối của hệ dịch với những câu dài. Chúng tôi đã thử nghiệm mô hình hệ thống với kho ngữ liệu song ngữ Pháp-Việt gồm 10.000 cặp câu và kết quả độ đo BLEU tăng gần 2% so với mô hình cơ sở.  

-

-

-

Xem toàn văn.

Using the finite element method we construct an algorithm for solving the filtration problem of a system of dams. The program based on  this algorithm is coded in FORTRAN for the EC-1022 and MINSK-32. This program is used for solving the filtration problem of Hoa Binh dam in Viet Nam.