Đề tài này tập trung vào nghiên cứu các phương pháp học máy trong tính toán mềm với mục tiêu cải thiện hiệu suất phân cụm và dự báo đối với dữ liệu không đầy đủ. Dựa trên bối cảnh thực tế của việc quản lý và xử lý thông tin, đề tài sẽ triển khai tiếp cận kết hợp lý thuyết và thực nghiệm để xây dựng hệ thống dựa trên học máy có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Kết quả mong đợi là đóng góp mới vào lĩnh vực tính toán mềm và cung cấp giải pháp hiệu quả cho việc xử lý dữ liệu thiếu thông tin.