CSDL Luận văn _ Luận án
Khoa Sau Đại Học
Nghiên cứu và xây dựng hệ thống đánh giá kết quả làm việc của công chức tại thành phố Đà Nẵng
- Tác giả: Hoàng Công Nghĩa |
- Giảng viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Thanh Bình |
- Chuyên ngành: Khoa học Máy tính
Tổng quan về các phương pháp, phân tích ưu nhược điểm của từng phương pháp, trình bày mô hình đánh giá kết quả làm việc trong nước cũng như trên thế giới. Nghiên cứu thực trạng đánh giá kết quả công chức trên địa bàn thành phố Đà Nẵng trong những năm qua. Một số giải pháp tiến hành xây dựng hệ thống đánh giá kết quả làm việc của công chức.
Nghiên cứu phương pháp tạo ảnh Fractal bằng hệ hàm lặp
- Tác giả: Lê Thị Ngọc Vân |
- Giảng viên hướng dẫn: TS. Phạm Anh Phương |
- Chuyên ngành: Khoa học Máy tính
Tổng quan về hình học Fractal và các ứng dụng Fractal trong thực tiễn. Xây dựng hình ảnh Fractal bằng hệ hàm lặp. Các hàm cơ bản để tạo ra các tập Fractal cơ bản bằng ngôn ngữ C++. Các công trình đã thành công trong quá trình tạo ảnh trên máy tính.
Các ràng buộc toàn vẹn trong mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ mờ dựa trên tính tương tự
- Tác giả: Vũ Thị Mai Phương |
- Giảng viên hướng dẫn: PGS. TS. Hồ Cẩm Hà |
- Chuyên ngành: Khoa học Máy tính
Cơ sở dữ liệu quan hệ và các ràng buộc dữ liệu. Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ mờ dựa trên tính tương tự. Các ràng buộc dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ mờ dựa trên tính tương tự.
Tìm hiểu và đánh giá hiệu năng của một số giao thức định tuyến lai ZRP, DST, CBRP trên mạng MANET
- Tác giả: Nguyễn Kim Thuận |
- Giảng viên hướng dẫn: PGS. TS. Võ Thanh Tú |
- Chuyên ngành: Khoa học Máy tính
Tổng quan về mạng không dây và mạng MANET. Tìm hiểu một số giao thức định tuyến lai ZRP, DST, CBRP trên mạng MANET. Mô phỏng và đánh giá hiệu năng giao thức định tuyến lai ghép trên mạng MANET.
Ứng dụng các kỹ thuật phân cụm để phân loại khách hàng
- Tác giả: Nguyễn Trọng Thành |
- Giảng viên hướng dẫn: TS. Trương, Ngọc Châu |
- Chuyên ngành: Khoa học Máy tính
Chương 1: Trình bày tổng quan khai phá dữ liệu (data mining); Chương 2: Giới thiệu về khai phá luật kết hợp, kỹ thuật phân cụm trong data mining; Chương 3: Sử dụng thuật toán Apriori để khai phá luật kết hợp, K-Means để gom cụm dữ liệu.