Đề tài nghiên cứu

Các giải thuật phân tích ten-xơ nhanh phục vụ xử lý dữ liệu lớn

Tại bất kỳ mỗi thời điểm, một lượng lớn dữ liệu rất lớn đang được sinh ra trên thế giới, đặc biệt là từ các cơ sở dữ liệu giao dịch, nội dung đa phương tiện, truyền thông xã hội và các ứng dụng của cảm biến trong Internet of Things. Khi kích thước của các tập dữ liệu vượt quá khả năng thu thập, lưu trữ, quản lý và phân tích của các công cụ phân mềm cơ sở dữ liệu điển hình, chúng ta đối mặt với hiện tượng “dữ liệu lớn”, đòi hỏi phát triển các công cụ phân tích dữ liệu mới và thông minh hơn. Các thuật toán phân tích tensor truyền thống không thể giải quyết tình hình khi dữ liệu không chỉ lớn mà còn theo luồng. Để xử trí tình huống này, trong Đề tài này chúng tôi sẽ phát triển các thuật toán phân tích tensor thích nghi nhanh với độ phức tạp thấp hoặc trung bình cho các tensor bậc ba của dữ liệu lớn. Hướng tiếp cận của đề tài là sử dụng phương pháp tổng quá hóa không gian con ồn nhỏ nhất (GMNS), là một phương pháp vượt trội cho việc tìm kiếm không gian con nhanh. Để làm rõ hiệu quả của các thuật toán được đề xuất, chúng tôi sẽ áp dụng chúng để phân tích dữ liệu EEG đa kênh và thu thập lâu. Cụ thể, chúng tôi sẽ thiết kế một hệ thống đa bước để tự động phát hiện các gai động kinh trong dữ liệu EEG đa kênh; hệ thống này có ích cho việc giám sát bệnh nhân động kinh 24/24 giờ.

Một số công trình

Nguyen Linh Trung, Nguyen Viet Dung, Messaoud Thameri, Truong Minh Chinh, and Karim Abed-Meraim. Low-complexity adaptive algorithms for robust subspace tracking. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. 12, no. 6, pp. 1197-1212, 2018.
Le Trung Thanh, Nguyen Linh Trung, Nguyen Viet Dung, and Karim Abed-Meraim. Three-way tensor decompositions: A generalized minimum noise subspace-based approach, REV Journal on Electronics and Communications, vol. 8, no.1–2, pp. 28–45, 2018.
Nguyen Thi Anh Dao, Nguyen Linh Trung, Nguyen Van Ly, Tran Duc Tan, Nguyen The Hoang Anh, and Boualem Boashash. A multistage system for automatic detection of epileptic spikes. REV Journal on Electronics and Communications, vol. 8, no.1–2, pp. 1–13, 2018.
Nguyen Thi Anh Dao, Le Trung Thanh, Nguyen Linh Trung, and Le Vu Ha. Nonnegative tensor decomposition for EEG epileptic spike detection. NAFOSTED Conference on Information and Computer Science (NICS), December 2018, Hanoi, Vietnam. [Best paper award].
Viet-Dung Nguyen, Karim Abed-Meraim, Nguyen Linh-Trung, and Rodolphe Weber. Generalized minimum noise subspace for array processing.IEEE Transactions on Signal Processing, 65(14):3789–3802, July 2017.
Viet-Dung Nguyen, Karim Abed-Meraim, and Nguyen Linh-Trung. Second-order optimization based adaptive PARAFAC decomposition of three-way tensors. Digital Signal Processing, 63:100–111, April 2017.

Thông tin khác
Liên hệ: TS. Lê Trung Thành

Cùng chuyên mục

Ứng dụng học máy vào quy hoạch hệ beacon cho định vị rô bốt trong nhà

Các hệ thống định vị trong nhà thường bao gồm các thiết bị thu phát đặt tại những vị trí cố định, được gọi là “beacon”. Những beacon này dùng để làm mốc để ước lượng vị trí cho các vật thể cần định vị. Ta có thể dễ dàng nhận thấy vị trí của […]

Kỹ thuật nhận dạng hệ thống: từ xử lý mù truyền thống sang xử lý có tri thức mới

Nhận dạng hệ thống (SI: system identification) là bài toán xây dựng mô hình toán học của các hệ thống động chưa biết trước, dựa trên dữ liệu quan sát, đo lường được. Đây là một bài toán ngược (bài toán nghịch đảo), trong đó ta cần xác định mối quan hệ giữa đầu ra […]

Thiết bị và vật liệu tiên tiến cho khảo sát quy mô lớn dữ liệu về nước

Thu thập dữ liệu quan trắc trực tuyến về chất lượng nguồn nước bao gồm cả nước thải công nghiệp, nước sinh hoạt, nước sông, hồ, nước biển, là vấn đề có tính cấp thiết về mặt kinh tế và xã hội, nhất là trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng gia tăng. […]