11 research outputs found
A HEDGE ALGEBRAS BASED CLASSIFICATION REASONING METHOD WITH MULTI-GRANULARITY FUZZY PARTITIONING
Get PDFDuring last years, lots of the fuzzy rule based classifier (FRBC) design methods have been proposed to improve the classification accuracy and the interpretability of the proposed classification models. Most of them are based on the fuzzy set theory approach in such a way that the fuzzy classification rules are generated from the grid partitions combined with the pre-designed fuzzy partitions using fuzzy sets. Some mechanisms are studied to automatically generate fuzzy partitions from data such as discretization, granular computing, etc. Even those, linguistic terms are intuitively assigned to fuzzy sets because there is no formalisms to link inherent semantics of linguistic terms to fuzzy sets. In view of that trend, genetic design methods of linguistic terms along with their (triangular and trapezoidal) fuzzy sets based semantics for FRBCs, using hedge algebras as the mathematical formalism, have been proposed. Those hedge algebras-based design methods utilize semantically quantifying mapping values of linguistic terms to generate their fuzzy sets based semantics so as to make use of fuzzy sets based-classification reasoning methods proposed in design methods based on fuzzy set theoretic approach for data classification. If there exists a classification reasoning method which bases merely on semantic parameters of hedge algebras, fuzzy sets-based semantics of the linguistic terms in fuzzy classification rule bases can be replaced by semantics - based hedge algebras. This paper presents a FRBC design method based on hedge algebras approach by introducing a hedge algebra- based classification reasoning method with multi-granularity fuzzy partitioning for data classification so that the semantic of linguistic terms in rule bases can be hedge algebras-based semantics. Experimental results over 17 real world datasets are compared to existing methods based on hedge algebras and the state-of-the-art fuzzy sets theoretic-based approaches, showing that the proposed FRBC in this paper is an effective classifier and produces good results
NĂNG SUẤT SINH SẢN CỦA LỢN NÁI GF24 KHI ĐƯỢC PHỐI VỚI CÁC DÒNG ĐỰC GF337, GF280 VÀ GF399 TRONG ĐIỀU KIỆN CHĂN NUÔI CÔNG NGHIỆP Ở MIỀN TRUNG
Get PDFTóm tắt: Nghiên cứu này đánh giá năng suất sinh sản của lợn nái GF24 khi được phối với 3 dòng đực GF280, GF337 và GF399 trong điều kiện chăn nuôi công nghiệp ở miền Trung. Nghiên cứu đã được tiến hành tại 5 trại chăn nuôi lợn nái công nghiệp ở 5 tỉnh: Quảng Bình, Quảng Trị, Thừa Thiên Huế, Quảng Ngãi và Bình Định; với tổng số 4844 ổ đẻ từ lứa thứ nhất đến lứa tư của lợn nái GF24 được phối tinh với 3 dòng đực nêu trên. Kết quả cho thấy lợn nái GF24 khi được phối giống với 3 dòng đực GF280, GF337 và GF399 có năng suất sinh sản cao và không có sự khác nhau giữa 3 dòng đực. Các chỉ tiêu về số con sơ sinh, số con cai sữa, khối lượng lợn con sơ sinh, khối lượng lợn con cai sữa, số con và khối lượng lợn con cai sữa/nái/năm lần lượt đạt 12,7–13,2 con/ổ; 11,4–11,6 con/ổ; 1,37–1,40 kg/con; 5,89–6,00 kg/con, 28,4–29,1 con/nái/năm và 171,8–172,9 kg/nái/năm. Năng suất sinh sản của lợn nái GF24 từ lứa thứ nhất đến lứa tư đều đạt cao với số lợn con cai sữa/nái/năm dao động từ 28,46 đến 28,94 con và không sai khác giữa các lứa. Lợn nái GF24 và 3 dòng đực GF280, GF337 và GF399 có thể được sử dụng trong điều kiện chăn nuôi lợn công nghiệp ở miền Trung.Từ khóa: lợn nái GF24, các dòng đực GF, năng suất sinh sản, miền Trun
Tư tưởng nhân văn Hồ Chí Minh với việc giáo dục đội ngũ cán bộ, đảng viên hiện nay
No full text286 tr. ; 21 cm
Giáo trình tư tưởng Hồ Chí Minh : Dùng trong các trường đại học, cao đẳng
No full text256 tr. ; 21 cm
