Nghiên cứu phương pháp phân cụm bán giám sát mờ dựa trên phân tích biên và học chủ động

BỘ GIÁO DỤC VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ ĐÀO TẠO VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ Dương Tiến Dũng Nghiên cứu phương pháp phân cụm bán giám sát mờ dựa trên phân tích biên và học chủ động với ràng buộc cặp LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội – 2026 BỘ GIÁO DỤC VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ ĐÀO TẠO VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ Dương Tiến Dũng Nghiên cứu phương pháp phân cụm bán giám sát mờ dựa trên phân tích biên và học chủ động với ràng buộc cặp Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 09 48 01 04 LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. TS Hà Hải Nam 2. TS Nguyễn Long Giang Hà Nội – 2026 i Lời cam đoan Tôi xin cam đoan luận án "Nghiên cứu phương pháp phân cụm bán giám sát mờ dựa trên phân tích biên và học chủ động với ràng buộc cặp" này là kết quả nghiên cứu của riêng tôi, được thực hiện dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Hà Hải Nam và PGS.TS Nguyễn Long Giang tại Viện Công nghệ thông tin – Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam. Luận án sử dụng thông tin trích dẫn từ nhiều nguồn tham khảo khác nhau và các thông tin trích dẫn được ghi rõ nguồn gốc.

Các kết quả nghiên cứu của tôi được công bố chung với các tác giả khác đã được sự nhất trí của đồng tác giả khi đưa vào luận án. Các số liệu, kết quả được trình bày trong luận án là hoàn toàn trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ một công trình nào khác ngoài các công trình công bố của tác giả. Luận án được hoàn thành trong thời gian tôi làm nghiên cứu sinh tại Học viện Khoa học và Công nghệ, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam. Hà Nội, ngày tháng năm 2026 Dương Tiến Dũng ii Lời cảm ơn Để hoàn thành luận án này, tôi nhận được sự đồng hành và hỗ trợ của nhiều cá nhân, tổ chức.

Thành quả này là nỗ lực của bản thân cùng sự giúp đỡ tận tâm từ thầy cô, đồng nghiệp, bạn bè và gia đình. Trước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới hai thầy PGS.TS Hà Hải Nam và PGS.TS Nguyễn Long Giang; sự chỉ dẫn chuyên môn, lời khuyên hữu ích và nguồn động viên bền bỉ của các thầy là then chốt giúp tôi vượt qua mọi khó khăn, thách thức. Tôi trân trọng cảm ơn Ban Giám đốc, các giảng viên Khoa Công nghệ thông tin và viễn thông và Phòng Đào tạo Nghiên cứu sinh của Học viện Khoa học và Công nghệ, Viện Hàn lâm KH&CN Việt Nam, vì sự hỗ trợ nhiệt tình và tạo điều kiện thuận lợi trong suốt quá trình thực hiện luận án. Xin cảm ơn các thành viên Lab AI 4.0 (Viện CNTT – ĐHQGHN) đã cho tôi môi trường học hỏi, trao đổi và hỗ trợ quý báu; cảm ơn Ban Lãnh đạo và đồng nghiệp tại FPT Software vì sự thấu hiểu và linh hoạt thời gian để tôi tập trung nghiên cứu.

Cuối cùng, tôi tri ân Bố, Mẹ, Vợ và gia đình—điểm tựa vững chắc bằng tình yêu thương và sự sẻ chia. Luận án này không chỉ là một công trình khoa học mà còn là món quà tinh thần tôi gửi tới những người luôn tin tưởng và đồng hành cùng tôi. Xin trân trọng cảm ơn! Tác giả: Dương Tiến Dũng iii Danh sách thuật ngữ và từ viết tắt STT Từ viết tắt Từ tiếng Anh Diễn giải 1 ALEXNET AlexNet Kiến trúc CNN AlexNet 2 AGNES Agglomerative Nesting Phân cụm phân cấp (kết tụ) 3 AFFC Active Fuzzy Clustering Phân cụm mờ chủ động 4 AL Active Learning Học chủ động Alternative Silhouette 5 ASWC Chỉ số Silhouette thay thế Width Criterion Active Semi-Supervised Phân cụm bán giám sát mờ 6 ASSFBC Fuzzy Clustering Based on chủ động dựa trên vùng biên Cluster Boundaries cụm Balanced Iterative Thuật toán phân cụm phân 7 BIRCH Reducing and Clustering cấp BIRCH using Hierarchies 8 CA Clustering Accuracy Độ chính xác phân cụm Clustering LARge 9 CLARA Phân cụm các ứng dụng lớn Applications Clustering Large Phân cụm ứng dụng lớn dựa 10 CLARANS Applications based on trên tìm kiếm ngẫu nhiên RANdomized Search Phân cụm trong không gian 11 CLIQUE CLustering In QUEst tìm kiếm Bảng tiếp tục ở trang sau iv Tiếp tục từ trang trước STT Từ viết tắt Từ tiếng Anh Diễn giải/tạm dịch Convolutional Neural 12 CNN Mạng nơ-ron tích chập Network Trường ngẫu nhiên có điều 13 CRF Conditional Random Field kiện (hậu xử lý phân đoạn) Confidence-Weighted Safe Phân cụm mờ bán giám sát 14 CS3FCM Semi-Supervised Fuzzy an toàn có trọng số tin cậy C-Means 15 CSDL Database Cơ sở dữ liệu 16 DB Davies–Bouldin Index Chỉ số Davies–Bouldin Density-Based Spatial Phân cụm dựa trên mật độ 17 DBSCAN Clustering of Applications (không giám sát) with Noise Mô hình DeepLabv3+ (phân 18 DEEPLABV3P DeepLabv3+ đoạn ngữ nghĩa) DENsity-based 19 DENCLUE Phân cụm dựa trên mật độ CLUstEring Phân tích phân chia (phân 20 DIANA Divisive Analysis cụm phân cấp tách chia) 21 DPC Density Peaks Clustering Phân cụm đỉnh mật độ Density-Peak Fuzzy Phân cụm mờ dựa trên đỉnh 22 DPFC Clustering mật độ 23 EM Expectation–Maximization Thuật toán Kỳ vọng–Cực đại Bảng tiếp tục ở trang sau v Tiếp tục từ trang trước STT Từ viết tắt Từ tiếng Anh Diễn giải/tạm dịch 24 F1 F1-score Điểm F1 (theo cặp) 25 FC Fractal Clustering Phân cụm Fractal Phân cụm mờ Fuzzy 26 FCM Fuzzy C-Means C-Means Fully Convolutional 27 FCN Mạng tích chập hoàn toàn Network Fuzzy Discriminant 28 FDC Phân cụm mờ phân biệt Clustering Fuzzy Particle Swarm 29 FPSO Tối ưu hoá bầy đàn hạt mờ Optimization 30 GMM Gaussian Mixture Model Mô hình hỗn hợp Gaussian Phân cụm dựa trên mật độ 31 HDBSCAN Hierarchical DBSCAN phân cấp Mạng độ phân giải cao 32 HRNET High-Resolution Network HRNet 33 K-MEANS K-means clustering Phân cụm K-means 34 K-MEDOIDS K-medoids clustering Phân cụm K-medoids K- 35 K-prototypes clustering Phân cụm K-prototypes PROTOTYPES K-SPANNING 36 K-spanning Tree algorithm Thuật toán cây bao trùm k TREE 37 KNN k-Nearest Neighbors k láng giềng gần nhất Bảng tiếp tục ở trang sau vi Tiếp tục từ trang trước STT Từ viết tắt Từ tiếng Anh Diễn giải/tạm dịch Localized Hierarchical Clustering Safe Phân cụm mờ bán giám sát 38 LHC-S3FCM Semi-Supervised Fuzzy an toàn phân cấp cục bộ C-Means Multiple fuzzification Phân cụm mờ với nhiều hệ 39 MC-FCM Coefficients Fuzzy C-Means số mờ hoá Multiple fuzzification Coefficients Phân cụm bán giám sát mờ 40 MCSSFC-P Semi-Supervised Fuzzy nhiều hệ số (dạng điểm) Clustering (Point) Multi-kernel Phân cụm bán giám sát mờ 41 MK-SSFC Semi-Supervised Fuzzy đa nhân Clustering 42 MRF Markov Random Field Trường Markov ngẫu nhiên Normalized Mutual Thông tin tương hỗ chuẩn 43 NMI Information hoá Ordering Points To Identify 44 OPTICS Phân cụm theo thứ tự điểm the Clustering Structure Principal Component 45 PCA Phân tích thành phần chính Analysis Pakhira Bandyopadhyay 46 PBM Chỉ số PBM Maulik Index Bảng tiếp tục ở trang sau vii Tiếp tục từ trang trước STT Từ viết tắt Từ tiếng Anh Diễn giải/tạm dịch Pairwise-Constrained 47 PCCA Cặp ràng buộc có cạnh tranh Competitive Agglomeration 48 PFS Picture Fuzzy Set Tập mờ hình ảnh 49 QC Quantum Clustering Phân cụm lượng tử 50 RI Rand Index Chỉ số Rand Safe Semi-Supervised Phân cụm mờ bán giám sát 51 S3FCM Fuzzy C-Means an toàn Mô hình Transformer cho 52 SEGFORMER SegFormer phân đoạn Semi-Supervised Fuzzy Phân cụm mờ bán giám sát 53 SFFD Clustering with Feature với phân biệt đặc trưng Discrimination 54 SNN Shared Nearest Neighbor Láng giềng gần nhất chia sẻ Phân cụm bán giám sát dựa 55 SSDBSCAN Semi-Supervised DBSCAN trên mật độ Semi-Supervised Fuzzy Thuật toán phân cụm bán 56 SSFCM C-means giám sát mờ kmean Semi-Supervised Fuzzy 57 SSFC phân cụm bán giám sát mờ Clustering Statistical Information 58 STING Lưới thông tin thống kê Grid 59 SVM Support Vector Machine Máy véc-tơ hỗ trợ Bảng tiếp tục ở trang sau viii Tiếp tục từ trang trước STT Từ viết tắt Từ tiếng Anh Diễn giải/tạm dịch Kiến trúc Swin-UNet 60 SWIN-UNET Swin-UNet (Transformer cho y sinh) Trusted Safe Thuật toán phân cụm mờ 61 TS3FCM Semi-Supervised Fuzzy bán giám sát an toàn tin cậy Clustering Method 62 TV Total Variation Biến phân TV (giữ biên) University of California, 63 UCI Irvine Machine Learning Kho dữ liệu học máy UCI Repository Kiến trúc U-Net (phân đoạn 64 UNET U-Net ảnh) Kiến trúc U-Net lồng nhau 65 UNET++ UNet++ (Nested U-Net) (UNet++) Mạng 3D V-Net (phân đoạn 66 V-NET V-Net thể tích) Wavelet-Based Clustering Thuật toán phân cụm dựa 67 WAVECLUSTER Algorithm trên sóng ix Mục lục Lời cam đoan. ii Danh sách thuật ngữ và từ viết tắt.

iii Danh sách hình. xii Danh sách bảng .xiii Danh sách thuật toán. xv Mở đầu. 1 Chương 1 Tổng quan về phân cụm bán giám sát mờ, học chủ động và phân cụm bán giám sát mờ chủ động .1 Tổng quan về phân cụm bán giám sát mờ .1 Phân cụm mờ .2 Phân cụm bán giám sát.3 Phân cụm bán giám sát mờ .4 Ứng dụng phân cụm bán giám sát mờ trong bài toán phân đoạn ảnh .5 Các phương pháp phân cụm bán giám sát mờ .6 Sự cần thiết về việc chuyển hướng sang học chủ động.2 Học chủ động .1 Giới thiệu về học chủ động .2 Phương pháp học chủ động .3 Các nghiên cứu liên quan phân cụm bán giám sát mờ gần đây.1 Phân cụm bán giám sát mờ chủ động .2 Phân cụm bán giám sát mờ an toàn .4 Đánh giá hiệu năng thuật toán phân cụm.5 Kết luận Chương 1.

47 Chương 2 Đề xuất phương pháp phân cụm bán giám sát mờ chủ động dựa vào biên cụm .2 Ý tưởng thuật toán .3 Chi tiết thuật toán .4 Kết quả thực nghiệm .1 Dữ liệu, độ đo và môi trường thực nghiệm .2 Đánh giá kết quả thực nghiệm .5 Kết luận chương. 82 Chương 3 Đề xuất phương pháp phân cụm bán giám sát an toàn chủ động với cặp ràng buộc dựa vào biên cụm .2 Ý tưởng thuật toán .3 Chi tiết thuật toán .4 Kết quả thực nghiệm .1 Dữ liệu, độ đo và môi trường thực nghiệm .2 Đánh giá kết quả thực nghiệm .5 Kết luận chương. 119 xi KẾT LUẬN .121 Danh mục công trình của tác giả .125 Tài liệu tham khảo .125 xii Danh sách hình vẽ 1 Vấn đề phân cụm ở biên giữa các cụm. 1 2 Phân cụm bán giám sát bị ảnh hưởng bởi nhãn sai .1 Hình minh họa phân cụm mờ .2 Minh họa phân cụm bán giám sát .3 Phân đoạn ảnh cho phân loại lớp phủ bề mặt qua ảnh vệ tinh.4 Phân đoạn hỗ trợ phát hiện cháy rừng.5 Phân đoạn ảnh giúp xác định vùng ngập lụt .6 Học thụ động .7 Học chủ động .8 Các kịch bản trong học chủ động .9 Các phương pháp truy vấn trong học chủ động.10 Hình minh họa khi dữ liệu bị gán nhãn sai .1 Mô hình phân cụm bán giám sát mờ chủ động dựa trên vùng biên cụm (ASSFBC).