Dombi József által meghirdetett doktori kutatási témák - 2010

Informatika Doktori Iskola


Klaszterezési módszerek alkalmazása a gépi tanulás területén

A kutatási téma leírása:

A klaszterezés a felügyelet nélküli eljárásokhoz tartozik. Az eljárás során az eredeti adathalmazt kisebb osztályokra bontjuk. A tanuló algoritmusok időigényes eljárások és a feldolgozni kívánt adatmennyiség függvényében drasztikusan nő a számítási igény. Célszerű ezért a klaszterező lejárásokkal az eredeti adathalmaz helyett kisebb csoportokra való bontás és a csoportokon végrehajtani a tanuló algoritmust. Bizonyos esetekben az is előfordulhat, hogy egy-egy klaszter már egy osztályba tartozik és a tanuló algoritmusnak nincs is feladata.

A megoldandó feladatok:

A szakirodalom angol nyelven érhető el:



Természetes nyelvű mondatok generálása adatbázis tartalmának jellemzésre

A kutatási téma leírása:

Numerikus adatok mennyisége évről évre jelentősen nő. A tárolt adatok használata mégis minimális. A számadatoknak több mint 90%-át egyetlen ember sem olvassa el. Ahhoz, hogy ezek az információk teljesen ne vesszenek el és egyáltalán legyen érdeklődés felhasználásukra az adatbázisokhoz való hozzáférésen kell változtatni. A kommunikációval foglalkozó cégek, de a kereső motorokat működtető cégek számára is szükség lenne olyan kutatási eredményekre, amelyek megvalósítják a természetes vagy ahhoz közeli kommunikációt numerikus adatokat tartalmazó adatbázisok között.
Hasonló feladat az időjárás jelentés készítésénél fordul elő. A mért adatokból mondatokat kell előállítani.

A megoldandó feladatok:

Irodalom:



Fuzzy modellek és algoritmusok alkalmazása a tanulás területén

A kutatási téma leírása:

A feladat során a cél az, hogy a döntési fák, az egyosztályos tanulás és a klaszter tartományok leírásának segítségével, hatékony tanuló algoritmus kerüljön kifejlesztésre. Ezen az algoritmusokat az egyenlőtlenség rendszerek feletti logika segítségével egységesen kezelhetők a fuzzy koncepció segítségével. A hallgató feladata a klasszikus algoritmusok megismerése, a fuzzy logika alkalmazása, az új algoritmusok hatékonyság, hiba és robosztusság vizsgálatának kutatása.

Lukasiewicz-típusú logikai operátorok vizsgálata

A kutatási téma leírása:

A Lukasiewicz-típusú operátorokat a rendezett algebrai félcsoportokra vonatkozó reprezentációs tétel alapján nyerhetjük. Az ilyen műveletek logikai szempontból nagyon jó tulajdonságúak. Létezik az ellentmondás és a kizárt harmadik törvénye. Az implikáció eleget tesz az azonosság elvének. A kiterjesztett és a reziduális implikáció megegyezik. Fontos és hasznos lenne az ilyen logikák tulajdonságainak teljes feltárása. Alkalmazás szempontjából neurális hálózatok csomópontjainak választva a műveleteket hatékony tanulóalgoritmusok lennének kivitelezhetőek. A folytonosan differenciálható approximáció megvalósításával gyakorlati alkalmazások hatékonyan valósíthatók meg.

Kutatási célok:

Irodalom:



A fuzzy irányítás modelljeinek vizsgálata, új eljárás készítése egyenlőtlenségek szigmoid függvénnyel való modellezésével

A kutatási téma leírása:

A fuzzy irányítás egyike a folytonos logikák legsikeresebb alkalmazásának. A kialakított modellek heurisztikusan megalapozottak (Tagaki-Sugeno, Mamdani, stb.). Az alkalmazások korlátja a változók függvényében a szabályok exponenciális növekedése. E hátrány interpolációs technika alkalmazásával csökkenthető (Kóczi). A kutatási feladat a halmazhoztartozási függvények, operátorok és a defuzzifikációs eljárások módosítása analitikusan jó tulajdonságú függvények alkalmazásával.

Irodalom:

Vissza az oldal tetejére

Matematika Doktori Iskola


Folytonos logikák vizsgálata

A kutatási téma leírása:

Folytonos és többértékű logikák struktúrák vizsgálata, azok reprezentációs tételei. Következtetési rendszerek modellezése. Gyakorlati alkalmazhatóságok vizsgálatai.

Vissza az oldal tetejére

Budapesti Műszaki Főiskola Alkalmazott Informatikai Doktori Iskola


Nilpotens operátorok által meghatározott logikai struktúrák vizsgálata

A kutatási téma leírása:

A nilpotens operátorokat a rendezett algebrai félcsoportokra vonatkozó reprezentációs tétel alapján nyerhetjük. A Lukosiewicz logika speciális esete. Az ilyen műveletek logikai szempontból nagyon jó tulajdonságúak. Létezik az ellentmondás és a kizárt harmadik törvénye. Az implikáció eleget tesz az azonosság elvének. A kiterjesztett és a reziduális implikáció megegyezik. Fontos és hasznos lenne az ilyen logikák tulajdonságainak teljes feltárása. Alkalmazás szempontjából neurális hálózatok csomópontjainak választva a műveleteket hatékony tanulóalgoritmusok lennének kivitelezhetőek.

Kutatási célok:

Irodalom:



Összefüggés elemzése többértékű logikai operátorok segítségével

A kutatási téma leírása:

Az adatbányászat egyik legfontosabb célkitűzése az összefüggések feltárása: statisztikai módszerek alap algoritmusa a korrelációszámítás. Diszkrét kategóriák esetén azonban ez az eljárás nem használható és más indikátorok bevezetésére van szükség. Jelentős probléma, hogy az adatbányászati feladatok hatalmas adatbázisokat tartalmaznak és csak nagyon egyszerű műveletek elvégzése megengedett. A folytonos logika Frank operátora eleget tesz a mérték azonosságának és felhasználásával lehetőség van újszerű összefüggés vizsgálatok elvégzésére. Ebben az esetben a számítási igény minimális és alapvető diszkrét kategóriák elemzését teszi lehetővé.

Kutatási célok:

Irodalom:



Klaszterezés és döntési fák kapcsolatának vizsgálata tanulás szempontjából

A kutatási téma leírása:

A döntési fák a tanuló algoritmusok között azért is jelentősek, mert a tanulás eredménye szabály rendszerbe foglalható és a szakértők számára is hozzáférhető tudást generál. Másrészt a szakértői tudás is integrálható a rendszerbe. Folytonos terekben azonban globális optimalizálás segítségével határozhatjuk meg a szabályokat. Az adatokon végzett klaszterezés segítségével a globális optimalizálás, de maga az optimalizálás is hatékonyabban végezhető. A két eljárás: a döntési fa konstrukció és a klaszterezés összekapcsolása jelentős hatékonyság növekedést indukál. A fuzzy rendszerek egységes keretrendszert biztosíthatnak a kutatásnak.

Kutatási célok:

Irodalom:



Robot irányítás Voronai diagramon alapuló approximáció alapján

A kutatási téma leírása:

A fuzzy rendszerek legsikeresebb alkalmazása a fuzzy irányítás. A különböző megoldások közös vonása, hogy folytonos logika segítségével írják le a feltételt és a halmazhoztartozási függvények egydiemnziósak. Alapvető probléma, hogy a változók száma (m) és az alkalmazott kategóriák száma (n) szerint nm szabályra lenne szükség, aminek a megadása nem kivitelezhető, ezért az eljárások a hiányos szabályrendszerek kezelésére irányulnak. A szabályrendszer konstruálása azonban ha minta (tipikus) példák alapján konstruáljuk, akkor a Voronai diagram meghatározza a szabály érvényességi területét, ekkor azonban az egydimenziós halmazhoztartozási függvényt a felfújó eljárás helyettesíti. Így a szabályhalmaz korlátos maradhat. Az eljárás approximációs ereje határozza meg annak jóságát.

Kutatási célok:

Irodalom:

Vissza az oldal tetejére