KIẾN TRÚC CỦA MẠNG NƠRON

Trong bài báo này, đầu tiên chúng tôi sẽ đưa ra một kiến trúc của mạng nơron mờ với những trọng số mờ tam giác. Mạng nơron được đưa ra có thể sử dụng các vectơ vào mờ cũng như là các vectơ vào thực. Trong cả hai trường hợp, dữ liệu ra của mạng nơron mờ đều là các vectơ mờ. Mối quan hệ giữa input và[r]

MỞ ĐẦU1
CHƯƠNG 1 BÀI TOÁN NỘI SUY, XẤP XỈ HÀM SỐ VÀ MẠNG NƠRON RBF5
1.1 BÀI TOÁN NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM SỐ5
1.1.1 Bài toán nội suy.5
1.1.1.1 Nội suy hàm một biến.5
1.1.1.2 Bài toán nội suy hàm nhiều biến.6
1.1.2 Bài toán xấp xỉ6
1.1.3 Các phương pháp giải bài toán nội suy và xấp xỉ hàm số6
1.[r]

Chúng ta đã sử dụng mạng nơron mà trong đó các tầng liền kề liên kếtđầy đủ với nhau. Tức là mỗi nơron trong mạng liên kết với tất cả các nơrontrong tầng liền kề.Hình 1.8. Mô hình mạng perceptron nhiều tầngĐặc biệt, đối với mỗi điểm ảnh trong ảnh đầu vào, ta mã hóa[r]

MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN 1
MỤC LỤC 2
DANH MỤC HÌNH SỬ DỤNG TRONG ĐỀ TÀI 4
TỔNG QUAN 6
CHƯƠNG I: KHẢO SÁT HỆ THỐNG 11
I. Khảo sát sơ bộ 11
1. Nhiệm vụ cơ bản 11
2. Cơ cấu tổ chức và sự phân công trách nhiệm 11
3. Quy trình xử lý 12
4. Quy tắc quản lý 13
5. Mẫu biểu 14
II. Mô hình tiến trình nghiệp vụ hệ th[r]

MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN 1
MỤC LỤC 2
DANH MỤC HÌNH SỬ DỤNG TRONG ĐỀ TÀI 4
TỔNG QUAN 6
CHƯƠNG I: KHẢO SÁT HỆ THỐNG 11
I. Khảo sát sơ bộ 11
1. Nhiệm vụ cơ bản 11
2. Cơ cấu tổ chức và sự phân công trách nhiệm 11
3. Quy trình xử lý 12
4. Quy tắc quản lý 13
5. Mẫu biểu 14
II. Mô hình tiến trình nghiệp vụ hệ th[r]

LỜI NÓI ĐẦU3
CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT MẠNG NƠRON5
1.1 Nơron tự nhiên5
1.2 Nơron nhân tạo7
1.3 Mạng truyền thẳng và huấn luyện mạng theo thuật toán Brandt-Lin9
1.3.1 Mạng truyền thẳng9
1.3.2 Thuật toán Brandt-Lin11
CHƯƠNG 2: GIỚI THIỆU ATMEGA 12815
2.1 Đặc điểm của Atmega 12815
2.2 Mô tả các chân[r]

71. Tổng quanđộng học đó, mô hình con lắc được các nhà nghiên cứu sử dụng như một mô hìnhchuẩn để thử nghiệm các thuật toán điều khiển như điều khiển PID, tuyến tính hoá,mạng nơron, logic mờ. Đối với các phương pháp điều khiển cổ điển như PID đòihỏi phải biết rõ mô hình toán học của[r]

Khai phá dữ liệu thời gian sử dụng thuật toán di truyền và mạng nơron – nghiên cứu dựa trên các dự báo tình hình ô nhiễm không khí.
Công nghệ trí thông minh nhân tạo được biết đến như mạng nơron và thuật toán di truyền có thể dễ dàng giải quyết những vấn đề kết hợp không gian và thời gian phi tuyến[r]

chỉ dạy và hướng dẫn tôi trong suốt quá trình nghiên cứu và thực hiện luận văn này.Tôi cũng xin cảm ơn quý Thầy Cô Khoa Công Nghệ Thông Tin - Trường Đại HọcCông Nghệ thành phố Hồ Chí Minh đã tận tình giảng dạy và truyền đạt cho tôinhững kiến thức bổ ích qua các môn học trong chương trình đào tạo.Cuố[r]

Nội dung đề tài: Luận văn trình bày các thuật toán xử lý ảnh cơ bản để xử lý thông tin biển báo giao thông, viết lại các hàm xử lý ảnh và mô phỏng trên máy tính. Sau đó, chương trình được ứng dụng trên vi điều khiển. Đánh giá khả năng áp dụng vào thực tế bằng mô hình xe tự động.Các bước thực h[r]

Hình 1.8 Ví dụ sự tính toán LBP ................................... Error! Bookmark not defined.Hình1.9 Minh họa toán tử LBP mở rộng vớị P và R khác nhau.Error! Bookmark notdefined.Hình 1.10 Ví dụ LBP8,1 ................................................ Error! Bookmark not defined.Hình 1.11 LBP giố[r]

bao gồm từ viễn thông đến mạng cục bộ, mạng diện rộng. Mục tiêu của môn học này sẽ được nhấn mạnhđến trong các chủ đề chính, bao gồm: các mô hình OSI, TCP/IP; các chuẩn, giao thức, kỹ thuật và quản lýcủa mạng cục bộ, liên kết các mạng cục bộ; các nguyên tắc truyền cơ bản,[r]

Tóm tắt
Nghiên cứu này nhằm xây dựng một bộ điều khiển thích nghi dùng mạng nơron mờ hồi qui làm bộ nhận dạng
mô hình không tham số của đối tượng phi tuyến. Bộ điều khiển được tổ chức dưới dạng một nơron tuyến tính
mà ở đó ba trọng số kết nối của ba ngõ vào tương ứng là bộ ba thông số của bộ điều[r]

MỞ ĐẦU

Mạng nơron bản đồ tự tổ chức (SOM - Self Organizing Map) được đề xuất bởi giáo
sư Teuvo Kohonen vào năm 1980. Nó còn được biết đến với các tên gọi khác là: Bản
đồ đặc trưng tự tổ chức (SOFM - Self Organizing Feature Map) hay mạng nơron tự tổ
chức, hay đơn giản hơn là mạng nơron Kohone[r]

CHƯƠNG I. Tổng quan về mạng nơron nhân tạo....................................................... 4 I.1. Giới thiệu chung ..................................................................................................... 4 I.1.1. Ý tưởng sinh học ..............................................[r]

... (L=2) Mạng hợp đa tầng lặp lại (L=2) góc nhìn chiều 35 KiẾN TRÚC MẠNG HỮU TUYẾN (16) • Mạng Beneš – Được xây dựng cách mở rộng mạng Baseline mạng đảo ngược Tầng sau mạng Baseline tầng mạng đảo... yêu cầu sẵn có – Mạng delta mạng banyan tất gói dùng thẻ địa vạch đường để đạt tới output mạng độc l[r]

MỞ ĐẦU

Trong thiết kế điều khiển, khi biết được mô hình toán học của đối tượng điều khiển (gọi tắt là đối tượng) thì ta dễ dàng có thể thiết kế được một bộ điều khiển để thu được đáp ứng của hệ thống theo mong muốn, đồng thời cũng đảm bảo được tính ổn định, bền vững của hệ thống. Tuy nhiên, không p[r]

MVAijmaxĐánh giá hệ số LUF on-lineWEB-CVM-PMcông bố, giám sátKhông nghẽn mạchNghẽn mạchTCSCđiều khiển nghẽn mạchHình 4.11: Mô hình giám sát và điều khiển nghẽn mạch HTĐtrong hoạt động TTĐ giao ngay214.7. Đề xuất mô hình giám sát và điều khiển ổn định điện áp hệthống điện trong hoạt động thị trƣờng đ[r]

MỞ ĐẦU

Trong thiết kế điều khiển, khi biết được mô hình toán học của đối tượng điều khiển (gọi tắt là đối tượng) thì ta dễ dàng có thể thiết kế được một bộ điều khiển để thu được đáp ứng của hệ thống theo mong muốn, đồng thời cũng đảm bảo được tính ổn định, bền vững của hệ thống. Tuy nhiên, không p[r]

năm cuả thập niên 60 gần như đồng thời xuất hiện một loạt mô hình mạng nơron hoàn hảo hơn được đưa ra như: Perceptron cuả Rosenblatt, phần tử nơ rontuyến tính Adaline (ADAptive LINear Element) cuả Windrow, Ma trận họccuả Steinbuck. Perceptron rất được chú trọng vì nguyên lý giản đơn, n[r]