BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
CHƯƠNG TRÌNH KHCN CẤP NHÀ NƯỚC KC.01/06-10
BÁO CÁO TỔNG HỢP
KẾT QUẢ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ ĐỀ TÀI
Nghiên cứu xây dựng các hệ thống thông tin hỗ trợ việc phòng chống dịch
bệnh cây trồng và thuỷ sản cho vùng kinh tế trọng điểm
(MÃ SỐ: KC.01.15/06-10)
Cơ quan chủ trì đề tài/dự án: Trường Đại học Cần thơ
Chủ nhiệm đề tài/dự án: TS. Lê Quyết Thắng
Hà Nội - 2010
MỤC LỤC
Danh mục hình
Danh mục bảng
MỞ ĐẦU 1
A. Diễn tiến bệnh dịch trong sản xuất nông nghiệp 1
B. Tình hình hỗ trợ trực tuyến trong phòng chống dịch hại 4
C. Mục tiêu của đề tài 8
D. Kiến trúc tổng quan của hệ thống 9
E. Giải pháp 13
F. Các sản phẩm của đề tài 14
G. Tóm tắt nội dung chuyên môn 15
CHƯƠNG 1: KIẾN TRÚC HƯỚNG DỊCH VỤ VÀ XÂY DỰNG
DỊCH VỤ WEB 17
1.1 Tổng quan về SOA 17
1.1.1 Khái niệm về SOA [4] 17
1.1.2 Các thành phần trong SOA 18
1.1.3 Các thực thể trong SOA 20
1.1.4 Sự cộng tác trong SOA 22
1.1.5 . So sánh kiến trúc hướng dịch vụ (SO) và kiến trúc hướng đối tượng
(SO - OO) 23
1.2 Tổng quan về dịch Web (Web Service) 26

2.3.10 Các plugin trong Liferay portal 65
2.3.11 Sử dụng Portlet Plugins 65
2.4 Phát triển portlet 66
2.4.1 Thiết lập môi trường phát triển ứng dụng trên Liferay Portal 66
2.4.2 Thiết lập môi trường 67
2.4.3 Cài đặt và cấu hình Eclipse 68
2.4.4 Cài đặt Subclipse 68
2.4.5 Cài đặt Tomcat plugins 69
2.4.6 Lấy source code của Liferay Portal 70
2.4.6.1 Các phiên bản mã nguồn Liferay 70
2.4.6.2 Lấy portal source code 71
2.4.7 Cập nhật Tomcat để phát triển Ext 73
2.4.8 Hiệu chỉnh các properties 74
2.4.9 Xây dựng Ext thông qua Ant 76
2.5 Triển khai Liferay 76
2.6 Xây dựng JSP portlet 78
2.6.1 Định nghĩa portlets (JSR-286 attributes) 79
2.6.2 Đăng ký portlets (Liferay portal attributes) 80
2.6.3 Tạo các trang JSP: view.jsp, init.jsp 81
2.6.4 Thực hiện deploy các file trên vào server Tomcat: 81
2.6.5 Tạo tiêu đề cho portlet trong tập tin Language-ext.properties 83
ML - 2
2.6.6 Thêm portlet vào các mục ứng dụng 84
2.6.7 Sử dụng JSP portlet một cách hiệu quả 85
2.7 Phát triển Struts Portlet cơ bản 87
2.7.1 Tạo lớp cho portlet 88
2.7.2 Đăng ký portlet 89
2.7.3 Đăng ký portlet với Liferay Portal 90
2.7.4 Xác định page flow 90
2.7.5 Xác định Page layout 92

3.2.6 Mức hạn định 119
3.2.7 Khóa ngoại và tham chiếu toàn vẹn (foreign key and referential
integrity) 119
3.2.8 Giới hạn các bảng trong MySQL 123
3.2.9 Một số tính năng mới của MYSQL 124
3.2.9.1 Khung nhìn (View) 124
3.2.9.2 Bẫy sự kiện (trigger) 125
3.2.9.3 Thủ tục lưu trữ và hàm (stored procedure and Function) 125
3.3 Phân tích số liệu điều tra 126
3.3.1 Phân tích số liệu điều tra trên lúa 126
3.3.1.1 Phương pháp khảo sát dữ liệu 126
3.3.1.2 Qui định chung về điều tra lấy mẫu 126
3.3.1.3 Kết quả 127
3.3.2 Phân tích số liệu điều tra trên tôm và cá 128
3.3.2.1 Phương pháp khảo sát dữ liệu 128
3.3.2.2 Kết quả 129
3.4 Xây dựng hệ thống thông tin Phòng chống dịch hại 129
3.4.1 Thiết kế CSDL 129
3.4.2 Thiết kế các chức năng xử lý 129
3.4.3 Giới thiệu Hệ thống thông tin Phòng chống dịch hại 130
3.4.3.1 Đối tương Cán bộ quản lý 130
3.4.3.2 Đối tương Điều tra viên 132
3.4.4 Kết luận về sản phẩm: 135
3.5 Xây dựng Kho dữ liệu cho xử lý đa nhiệm 136
3.5.1 Kiến trúc kho dữ liệu 136
3.5.1.1 Sự tiến triển của môi trường có kiến trúc 136
3.5.1.2 Các cấp độ kiến trúc cho môi trường 144
3.5.1.3 Chu kỳ phát triển hệ thống 146
3.5.2 Thiết kế kho dữ liệu 147
3.5.2.1 Tích hợp dữ liệu cho kho dữ liệu 147

4.2.4.1 Hướng giải quyết bài toán 194
4.2.4.2 Yêu cầu 195
4.2.4.3 Xây dựng bộ từ vựng về phòng chống dịch bệnh trên tôm 195
4.2.4.4 Xây dựng Ontology tôm tương ứng với các bộ từ vựng 200
4.2.5 Xây dựng Web ngữ nghĩa về phòng chống dịch bệnh trên cá 202
4.2.5.1 Hướng giải quyết bài toán 202
4.2.5.2 Yêu cầu 202
4.2.5.3 Xây dựng bộ từ vựng về phòng chống dịch bệnh trên cá 203
4.2.5.4 Xây dựng Ontology cá tương ứng với các bộ từ vựng 212
4.2.6 Xây dựng hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa về phòng chống dịch bệnh 216
4.2.6.1 Sơ đồ Use case hệ thống SSE (Semantic Search Engine) 217
4.2.6.2 Chức năng phân tích từ vựng 218
4.2.6.3 Chức năng truy vấn tri thức 221
4.2.6.4 Chức năng tìm kiếm thông tin 224
4.2.6.5 Chức năng tìm kiếm ngữ nghĩa 226
4.2.6.6 Chức năng hỗ trợ tìm kiếm 226
4.3 Kết luận về sản phẩm 228
4.3.1 Kết quả đạt được 228
ML - 5
4.3.2 Hạn chế 228
ML - 6
CHƯƠNG 5: HỆ HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN VÀ TRỊ BỆNH TRONG
NÔNG NGHIỆP 235
5.1. Hệ hỗ trợ quyết định 235
5.1.1. Khái niệm 235
5.1.2. Kiến trúc tổng quát 236
5.1.3. Lựa chọn mô hình 237
5.1.4. Hệ chuyên gia 237
5.2. Giới thiệu hệ thống 240
5.2.1. Mô hình tổng thể của hệ thống 240

7.1.1 Dịch hại Rầy nâu 304
7.1.2 Các bài toán phòng chống thực tiễn 305
7.1.3 Giải pháp phòng chống trong tin học 306
7.2 Mô hình dự báo 306
7.2.1 Mạng Bayes (Bayesian Network) 306
7.2.2 Mô hình dự báo nhiễm rầy 316
7.2.3 Các mô hình dự báo về dịch rầy 319
7.2.4 Xây dựng thư viện dự báo 326
7.2.5 Xây dựng dịch vụ web dự báo 334
7.2.6 Đánh giá mô hình 342
7.3 Kết luận và hướng phát triển 343
CHƯƠNG 8: HỆ THỐNG MÔ PHỎNG 345
8.1 Giới thiệu 345
8.2 Mô hình hóa và mô phỏng 345
8.2.1 Mô hình hóa 346
8.2.2 Mô phỏng 347
8.2.3 Mô hình đa tác tử 349
8.2.4 Mô hình đa khoang 351
8.2.5 Đánh giá mô hình 351
8.3 Mô hình hóa và mô phỏng quá trình sinh trưởng và sự lan truyền của rầy
nâu 353
8.3.1 Mô hình sinh trưởng của rầy nâu 354
8.3.2 Mô hình phát tán của rầy nâu 356
8.4 Mô phỏng lan truyền bệnh trên tôm sú 362
8.4.1 Đặc tính sinh học của tôm sú 362
8.4.2 Kỹ thuật nuôi tôm 365
8.4.3 Bệnh tôm 366
8.4.4 Sơ lược về bệnh đốm trắng trên tôm 368
8.4.5 Cơ chế lan truyền bệnh đốm trắng trên tôm 369
8.4.6 Mô phỏng sự lan truyền bệnh tôm trên hệ thống sông ngòi 372

9.5.3 Presentation Component 431
9.5.4 Controller Component 432
9.6 Cài đặt một số chức năng tiện ích 433
9.6.1 Chuyển đổi PDF 433
9.6.2 Vẽ biểu đồ 434
9.6.3 Trình soạn thảo nội dung 434
9.6.4 Quản trị phân cấp 434
9.7 Xây dựng Web Service cho hệ thống WikiReport 435
9.7.1 Web Service 435
9.7.2 Mô hình kết hợp WSDL và Service 436
9.8 Thử nghiệm dịch vụ 437
ML - 9
9.8.1 Triển khai dịch vụ ServiceFunction đến Web Server GlassFish 437
9.8.2 Kết quả thực nghiệm 439
9.8.3 Kết luận về sản phẩm 441
CHƯƠNG 10: HỆ THỐNG KHÁM PHÁ TRI THỨC TỪ DỮ LIỆU 443
10.1 Khám phá tri thức và Khai mỏ dữ liệu 445
10.2 Các phương pháp Khai mỏ dữ liệu 448
10.2.1 Giải thuật k láng giềng 448
10.2.1.1 Cơ sở lý thuyết 448
10.2.1.2 Mô tả hàm của k láng giềng 450
10.2.2 Phương pháp Bayes thơ ngây 451
10.2.2.1 Cơ sở lý thuyết 451
10.2.2.2 Mô tả hàm của Bayes thơ ngây 454
10.2.3 Giải thuật học cây quyết định 455
10.2.3.1 Cơ sở lý thuyết 455
10.2.3.2 Mô tả hàm của cây quyết định 460
10.2.4 Phương pháp tập hợp mô hình 462
10.2.4.1 Giải thuật Bagging 462
10.2.4.2 Giải thuật Boosting 463

11.2 Datamart và ứng dụng OLAP với kho dữ liệu phòng chống dịch hại trên
lúa- tôm- cá 513
11.2.1 Mục đích 513
11.2.2 Các lĩnh vực chuyên ngành liên quan các datamart trong phòng chống
dịch hại trên lúa- tôm- cá 513
11.2.3 Các công việc cần thực hiện 514
11.2.3.1 Chọn các biến lớp (class variable) và biến phân tích (analysis
variable) cho mỗi khối dữ liệu đa chiều 514
11.2.3.2 Phát triển các lớp và thuộc tính phân tích từ các mẫu tin trong kho
dữ liệu 530
11.2.3.3 Cài đặt các thay đổi về qui tắc nghiệp vụ mà không cần thay đổi mã
chương trình 530
11.3 Kết luận về sản phẩm 534
CHƯƠNG 12: HỆ THỐNG AN NINH PHÁT HIỆN XÂM NHẬP
HỆ THỐNG 537
12.1 Các nghiên cứu liên quan đến phát hiện tấn công mạng 538
12.2 Cây quyết định sử dụng hàm phân hoạch Kolmogorov-Smirnov 543
12.3 Kết quả thực nghiệm 549
12.4 SNORT cho phát hiện tấn công mạng 556
12.4.1 Phần header 558
12.4.2 Phần option 559
12.4.3 Ví dụ minh họa luật của snort 563
12.5 Kết luận về sản phẩm 566
ML - 11
CHƯƠNG 13: THU THẬP DỮ LIỆU 567
13.1 Dữ liệu lúa, tôm và cá 569
13.1.1 Khảo sát cấu trúc dữ liệu 569
13.1.1.1 Phương pháp khảo sát 569
13.1.1.2 Tổng hợp kết quả 570
13.1.2 Kết quả thu thập dữ liệu trên lúa 570

ML - 12
CHƯƠNG 14: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC 515
14.1 Mô tả các sản phẩm chính 617
14.2 Nhận định về kết quả 623
14.2.1 Tự đánh giá 623
14.2.2 Đánh giá khách quan 628
14.2.2.1 Đánh giá bởi nhóm Kiêm tra nội bộ cấp Trường 629
14.2.2.2 Đánh giá khách quan từ người sử dụng 629
14.3 Tác động đối với kinh tế, xã hội và môi trường 635
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 637
TÀI LIỆU THAM KHẢO 641
PHẦN PHỤ LỤC
Phụ lục 1: Hồ sơ thiết kết tổng thể hệ thống
Phụ lục 2: Hồ sơ thiết kế các Hệ thống thông tin Phòng chống dịch hại
Phụ lục 3: Các biểu điều tra số liệu
Phụ lục 4: Danh sách các đề tài nghiên cứu Sau đại học (Tài liệu đính kèm)
Phụ lục 5: Danh sách các bài báo khoa học (Tài liệu đính kèm)
Phụ lục 6: Nhận xét và đánh giá khách quan (Tài liệu đính kèm)
Phụ lục 7: Hướng dẫn sử dụng (Tài liệu đính kèm)
ML - 13
DANH MỤC BẢNG
Bảng 3.1: Các thông số giới hạn của MySQL 123
Bảng 3.2:Con đường phát triển của MySQL 124
Bảng 3.3: So sánh giữa dữ liệu tác nghiệp và dữ liệu suy diễn trong DSS
(Decision Support System) 143
Bảng 4.1: Từ vựng của ba nhà đối với Bệnh đạo ôn 187
Bảng 4.2: Bộ từ mô tả các loại sâu hại 188
Bảng 4.3: Bộ từ về tên các loại thuốc phòng trừ sâu hại 189
Bảng 4.4: Bộ từ mô tả các loại bệnh hại 190
Bảng 4.5: Bộ từ về tên các loại thuốc phòng trừ bệnh hại 191

Bảng 8.9: Màu sử dụng trong môi trường 376
Bảng 8.10: Bảng mô tả về bệnh gan thận mủ 396
Bảng 8.11: Bảng màu mô tả các thành phần của môi trường 399
Bảng 8.12: Bảng mô tả màu minh họa cho trạng thái của tác tử 400
Bảng 9.1: Phép toán và ký nghĩa 422
Bảng 9.2: Ví dụ biểu thức 422
Bảng 9.3: Phép toán và ý nghĩa 423
Bảng 9.4: Ví dụ về Latex code, Math tag và kết quả 423
Bảng 9.5: Kết quả đạt được 439
Bảng 10.1: Ví dụ minh họa sử dụng giải thuật k láng giềng 451
Bảng 10.2: Ví dụ minh họa sử dụng giải thuật Bayes thơ ngây 455
Bảng 10.3: Ví dụ minh họa sử dụng giải thuật học cây quyết định 461
Bảng 10.4: Ví dụ minh họa sử dụng giải thuật Bagging của cây quyết định 468
Bảng 10.5: Ví dụ minh họa sử dụng giải thuật Boosting của cây quyết định
469
Bảng 10.6: Ví dụ minh họa sử dụng giải thuật rừng ngẫu nhiên 471
Bảng 10.7: Ví dụ minh họa sử dụng giải thuật máy học véctơ hỗ trợ 478
Bảng 10.8: Ví dụ minh họa sử dụng giải thuật gom cụm kMeans 485
Bảng 10.9: Ví dụ minh họa tạo dịch vụ web của cây quyết định 487
Bảng 10.10: Ví dụ minh họa tạo tập tin định nghĩa dịch vụ web của cây quyết
định 488
Bảng 10.11:Ví dụ minh họa chương trình client (JAVA) gọi dịch vụ web cây
quyết định 490
Bảng 10.12:Ví dụ minh họa mã script JSP gọi dịch vụ web của cây quyết định
490
Bảng 11.1: Các lĩnh vực chuyên ngành áp dụng cho phòng chống dịch hại trên lúa- tôm-
cá 513
Bảng 11.2: Các biến lớp dùng cho các lĩnh vực 517
Bảng 11.3: Các biến phân tích và các hàm kết tập tương ứng có thể áp dụng
520

Bảng - 3
DANH MỤC HÌNH
Hình 1: Bản đồ hiện trạng về dịch bệnh rầy nâu (tháng 1/2007) 5
Hình 2: Sơ đồ kiến trúc tổng thể của Hệ thống Phòng chống dịch hại 12
Hình 1.1: Các thành phần của SOA 19
Hình 1.2: Sự cộng tác trong một kiến trúc dịch vụ 22
Hình 1.3: Kiến trúc 3 cấp của hướng đối tượng 24
Hình 1.4: Kiến trúc 3 cấp của mô hình hướng dịch vụ 25
Hình 1.5: Mô hình thiết kế 3 lớp 26
Hình 1.6: Ánh xạ từ kiến trúc SOA sang dịch vụ Web 28
Hình 1.7: Sự cộng tác bên trong dịch vụ Web 30
Hình 1.8: Chi tiết các sự cộng tác giữa các dịch vụ 31
Hình 1.9: Kết quả cài đặt biến môi trương cho Window 37
Hình 1.10: Cấu trúc project ptcang 38
Hình 1.11: Kết quả dòng lệnh ant 42
Hình 1.12: Kết quả dòng lênh axis2server 43
Hình 1.13: Kết quả nhận file WSDL 44
Hình 1.14: Kết quả thực thi dịch vụ Web Hello 46
Hình 2.1: Kiến trúc cổng thông tin sử dụng Liferay Portal 50
Hình 2.2: Tích hợp các kênh thông tin để tạo ứng dụng mới 55
Hình 2.3: Trang chủ mặc định của Liferay 57
Hình 2.4: Thực đơn quản trị của Liferay Portal 58
Hình 2.5. Chức năng thêm trang thông tin 59
Hình 2.6.Bố trí các portlet trong một trang thông tin 60
Hình 2.7. Chọn layout cho một trang thông tin 60
Hình 2.8: Cài đặt portlet quản trị nội dung 61
Hình 2.9: Cài đặt portlet quản trị nội dung 62
Hình 2.10: Kết quả Liferay Test 62
Hình 2.11: Trang Liferay Test sau khi cài portlet đặt diễn đàn 63
Hình 2.12: Trang Liferay Test sau khi cài portlet lịch làm việc 64

Hình 3.2: Điều tra viên chọn icon "Nông hộ" 133
Hình 3.3: Điều tra viên chọn icon "Ngoài đồng" 133
Hình 3.4: Điều tra viên chọn nút "Sổ tay" để thao tác số liệu 134
Hình 3.5: Điều tra viên có thể xem hoặc cập nhật dữ liệu 135
Hình 3.6: Sự tiến triển của môi trường có kiến trúc 139
Hình 3.7: Rút trích dữ liệu 140
Hình 3.8: Các cấp độ kiến trúc cho môi trường và đặc thù dữ liệu ở mỗi mức
144
Hình 3.9: SDLC cổ điển 146
Hình 3.10: SDLC của kho dữ liệu 147
Hình 3.11: Khái niệm tổng quát về tích hợp dữ liệu cho kho dữ liệu 148
Hình 3.12: Các dạng tích hợp dữ liệu 149
Hình 3.13: Xây dựng ERD cho kho dữ liệu 150
Hình 3.14: Truy cập trực tiếp kho dữ liệu 150
Hình 3.15:: Truy cập gián tiếp kho dữ liệu 151
Hình 3.16: Truy cập gián tiếp- trực tuyến kho dữ liệu 151
Hình 3.17: Kiến trúc tổng thể hệ thống kho dữ liệu tôm- cá 152
Hình 3.18: Mô hình dữ liệu cho kho dữ liệu lúa- tôm- cá 153
Hình 3.19: Mô hình tổng hợp dữ liệu 154
Hình - 2
Hình 3.20: Kết quả tích hợp dữ liệu về cán bộ 155
Hình 3.21: Kết quả tích hợp dữ liệu về sổ tay, dùng metadata 156
Hình 3.22: Kết quả tích hợp dữ liệu về cán bộ 156
Hình 3.23: Mối liên quan giữa kho dữ liệu và datamart 158
Hình 4.1:Kiến trúc Semantic Web 164
Hình 4.2: Kiến trúc Semantic Web thay đổi 164
Hình 4.3: Mô hình bộ ba (Subject, Predicate, Object) 168
Hình 4.4: Ví dụ về mô hình bộ ba 168
Hình 4.5: Ví dụ về mối quan hệ giữa các lớp phân cấp 171
Hình 4.6: Ví dụ về quan hệ 173

Hình 5.18: Kết quả xây dựng mô hình 273
Hình 5.19: Chọn mô hình dự báo 274
Hình 5.20: Chọn giống lúa được trồng trên ruộng của người dân 275
Hình 5.21: Thêm giống lúa vào danh sách thuộc tính, giá trị 275
Hình 5.22: Nhập giá trị cho từng giống lúa 276
Hình 5.23: Thêm các giống lúa khác vào danh sách (1) 276
Hình 5.24: Thêm các giống lúa khác vào danh sách (2) 277
Hình 5.25: Chọn giống lúa cần xóa khỏi danh sách 277
Hình 5.26: Kết quả xóa giống lúa 278
Hình 5.27: Thực hiện thao tác thêm tất cả 278
Hình 5.28: Kết quả dự báo 279
Hình 5.29: Kết quả dự báo Cháy Rầy: tỉ lệ không xảy ra cháy rầy trên ruộng
lúa là 0.75 280
Hình 5.30: Kết quả dự báo cháy rầy với giá trị tuổi rầy trưởng thành và mật
độ rầy 280
Hình 6.1: Phân loại Web Map của Kraak 283
Hình 6.2: Kiến trúc tổng quan ứng dụng WebGIS 292
Hình 6.3:WebServices chuyển tọa độ từ WGS84 sang VN2000 294
Hình 6.4: Quan sát vận hành của 2 dịch vụ WFS (GeoServer – Cổng 9000 và
MicroGIS 1.1 – Cổng 8080) 295
Hình 6.5: Kiến trúc Bộ nối kết các Web Services 296
Hình 6.6: Mô hình nối kết Web Services với XML Schema 298
Hình 6.7:Trang chủ hỗ trợ cấu hình nối kết Web Services 298
Hình 6.8: Một số lớp bản đồ nền 299
Hình 6.9: Lớp bản đồ Hiện trạng sản xuất 300
Hình 6.10: Lớp bản đồ Mô phỏng dịch hại 300
Hình 7.1: Cháy rầy 304
Hình 7.2: Sự phát triển rầy nâu 304
Hình 7.3: Ví dụ về mạng Bayes 311
Hình 7.4: Ví dụ về mạng Bayes 314

Hình 7.31: Kết quả dự báo “Khả năng nhiễm rầy các vùng lân cận” 342
Hình 8.1: Các loại mô hình 346
Hình 8.2: Các bước mô phỏng 349
Hình 8.3: Lịch sử phát triển của các loại mô hình 350
Hình 8.4: Mô hình 3 khoang 351
Hình 8.5: Sự liên hệ của các yếu tố trên ruộng lúa 353
Hình 8.6: Rầy trưởng thành cánh ngắn (a), cánh dài (b) 354
Hình 8.7: Mô hình sinh trưởng của rầy nâu 355
Hình 8.8: Mô hình sinh trưởng của rầy nâu 357
Hình 8.9: Lưu đồ xử lý phát tán rầy nâu 358
Hình 8.10: Mô hình xác định hướng gió 359
Hình 8.11: Xác định khu vực dưới gió Tây Nam 361
Hình 8.12: Mô hình xác định khu vực phát tán của rầy nâu 361
Hình 8.13: Tôm sú 363
Hình 8.14: Vòng đời tôm sú 363
Hình 8.15: Mô hình xây dựng hệ thống ao nuôi tôm theo tiêu chuẩn GAP 365
Hình 8.16: Mối liên hệ giữa các tác nhân gây bệnh 367
Hình 8.17: Tôm sú bị nhiễm bệnh đốm trắng 368
Hình 8.18: Sơ đồ nguyên nhân gây bệnh đốm trắng trên tôm 371
Hình - 5
Hình 8.19: Sự phát triển của virut 372
Hình 8.20:Bản đồ tỉnh Sóc Trăng trước (a) và sau xử lý (b) 377
Hình 8.21: Mô hình dữ liệu lan truyền bệnh trên sông 380
Hình 8.22: Mối liên hệ giữa các thực thể trong mô hình lan truyền bệnh trên
sông 381
Hình 8.23: Sơ đồ mô tả các hướng nước 381
Hình 8.24: Nguyên tắc dòng chảy theo hướng 0 382
Hình 8.25: Mô hình sinh trưởng của cá tra 386
Hình 8.26: Các mô hình nuôi cá tra 386
Hình 8.27: Sơ đồ tổng hợp các yếu tố ảnh hưởng đến ao nuôi 389

Hình 9.15: Mô hình triển khai Servicefunction 437
Hình 9.16: WSDL của dịch vụ ServiceFunction 437
Hình 9.17: Giao diện Web Service Tester 438
Hình 9.18: Kết quả thực thi ServiceFunction 439
Hình 10.1: Lãnh vực ứng dụng thành công của khai mỏ dữ liệu (nguồn
KDNuggets) 444
Hình 10.2: Quá trình khám phá tri thức 445
Hình 10.3: Giải thuật khai mỏ dữ liệu phổ biến (nguồn KDNuggets) 446
Hình 10.4: Giải thuật khai mỏ dữ liệu thành công 448
Hình 10.5: Giải thuật k láng giềng 449
Bảng 10.6: Tập dữ liệu học weather 452
Bảng 10.7: Dữ liệu của mẫu tin cần dự báo 452
Hình 10.8: Bảng xác suất của tập dữ liệu weather 453
Hình 10.9: Cây quyết định cho tập dữ liệu weather 456
IHình 10.10: Chọn thuộc tính phân hoạch 457
Hình 10.11: Phân hoạch nhị phân trên thuộc tính liên tục 459
Hình 10.12: Đồ thị lỗi 462
Hình 10.13: Giải thuật Bagging của cây quyết định 463
Hình 10.14: Giải thuật Boosting của cây quyết định 464
Hình 10.15: Giải thuật rừng ngẫu nhiên 466
Bảng 10.16: Dạng mô hình máy học véctơ hỗ trợ 472
Bảng 10.17: Phân lớp tuyến tính với SVM 472
Hình 10.18: Vấn đề phân lớp phi tuyến 475
Hình 10.19: Phân lớp tuyến tính trong không gian trung gian 475
Hình 10.20: SVM đa lớp với 1-tất cả (trái), 1-1 (phải) 476
Hình 10.21: Gom cụm dữ liệu với kMeans (khởi động ngẫu nhiên 3 tâm). .480
Hình 10.22: Mỗi phần tử được gán cho tâm cluster gần nhất của nó 480
Hình 10.23: Cập nhật lại tâm của các nhóm (giá trị trung bình phần tử trong
nhóm) 481
Hình 10.24: Cấu hình mới của các tâm 481

tấn công từ chối dịch vụ (DoS) 555
Hình 12.6: Cấu trúc một luật của snort 557
Hình 13.1: Bản đồ hành chính Việt nam 587
Hình 13.2: Bản đồ hành chánh cấp tỉnh Khu vực Đồng bằng Sông Cửu Long
587
Hình 13.3: Bản đồ hành chánh cấp huyện Khu vực Đồng bằng Sông Cửu
Long 587
Hình 13.4: Bản đồ sông ngòi Việt Nam 588
Hình 13.5: Bản đồ hành chính cấp xã 588
Hình 13.6: Dữ liệu mực nước theo tọa độ điểm 589
Hình 13.7: Bản đồ sử dụng đất VĐBSCL 589
Hình 13.8: Toạ độ các ruộng thử nghiệm tại Thị trấn Mỹ An – Huyện Tháp
Mười. 596
Hình 13.9: Các vị trí bẫy đèn 597
Hình 13.10: Diễn biến rầy nâu vào đèn tại Tiền giang 604
Hình 13.11: Diễn biến rầy nâu vào đèn tại Đồng tháp 605
Hình - 8