Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội
Khoa Công nghệ thông tin
Thông báo seminar định kỳ
Thời gian: 14h đến 15h30, thứ 6, ngày 22/03/2013
Địa điểm: Phòng 403 nhà E3, 144 Xuân Thủy, Cầu Giấy, Hà Nội
Phần 1:
Người trình bày: NCS Vũ Quang Dũng (CNPM, 2009, cán bộ huớng dẫn: PGS. TS. Nguyễn Việt Hà)
Tiêu đề: Towards scalable agent-based Web service systems
Tóm tắt: Web service technology is widely applied in building distributed information systems in order to provide flexibility and extensibility. As in the traditional web services, when the number of clients increases, the traffic problems of network may happen and the services may become overloaded. Distributed mobile agent platforms in Web service have become more mature in recent years, and may help reducing the load from Web servers as well as reduce the traffic for overall network. We have proposed an agent-based framework for Web services that is scalable and reliable. The framework uses mobile agents to solve the traffic problem on traditional Web service systems. We study the performance of our proposed approach with the focus on response time. We simulate our framework by mathematical models on a network simulator tool. The simulation results showed that our proposed framework has ability to improve performance in comparison with traditional Web service systems.
Phần 2:
Người trình bày: NCS Nông Thị Hoa (KHMT, 2009, cán bộ hướng dẫn: PGS. TS. Bùi Thế Duy)
Tiêu đề: Một luật học mới hiệu quả của mô hình Fuzzy Adaptive Resonance Theory
Tóm tắt: Một luật học mới hiệu quả của Fuzzy ART được đưa ra để thể hiện rõ hơn sự ảnh hưởng của các mẫu huấn luyện mới đến trọng số của các phân cụm. Luật học mới cập nhật các trọng số mới của các phân cụm dựa vào sự chênh lệch giữa dữ liệu vào huấn luyện và trọng số cũ của các phân cụm và tốc độ học. Tốc độ học này thể hiện tốc độ tăng hay giảm trọng số của các phân cụm. Tốc độ học thay đổi dựa vào luật sau: số lượng mẫu huấn luyện càng lớn thì giá trị của tốc độ học càng nhỏ. Các thực nghiệm được làm với 10 tập dữ liệu chuẩn để chứng minh tính hiệu quả của mô hình Fuzzy ART mới. Kết quả thực nghiệm cho thấy trong hầu hết các thử nghiệm, mô hình Fuzzy ART với luật học mới phân cụm tốt hơn các mô hình đang có.