CHƯƠNG I. Tổng quan về mạng nơron nhân tạo....................................................... 4 I.1. Giới thiệu chung ..................................................................................................... 4 I.1.1. Ý tưởng sinh học ..............................................[r]
LỜI MỞ ĐẦUMạng Nơron Nhân Tạo -Artificial Neural Network (ANN) là 1 mạng cókhả năng mô phỏng và học hỏi mạnh mẽ. ANN có thể mô phỏng gần như bất cứhàm mục tiêu nào với số biến nhập và xuất tuỳ ý, ở điểm này thì có lẽ chưa có8một phương pháp nào trước đây đạt được. ANN còn có một[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]
Để đạt được lợi thế cạnh tranh thương mại trong một môi trường kinh doanh thay đổi liên tục, dự báo nhu cầu là rất quan trọng cho một tổ chức để đưa ra quyết định đúng về sản xuất và quản lý hàng tồn kho. Mục tiêu của nghiên cứu này là để đề xuất một kỹ thuật dự báo được mô hình hóa bằng các phương[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]
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]
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]
MỤC LỤCTỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI ................................................................................ 1CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ THUYẾTERROR! BOOKMARK NOT DEFINED.1.1.MẠNG NEURON NHÂN TẠO ...... ERROR! BOOKMARK NOT DEFINED.1.1.1. Cấu trúc và mô hình mạng neuronError! Bookmark not[r]
242ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON ƯỚC LƯỢNG TỪ THÔNG TRONGHỆ TRUYỀN ĐỘNG ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ242ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON ƯỚC LƯỢNG TỪ THÔNG TRONGHỆ TRUYỀN ĐỘNG ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ242ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON ƯỚC LƯỢNG TỪ THÔNG TRONGHỆ TRUYỀN ĐỘNG ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ
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]
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]
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]
Quá trình quá độSIMEMô hình đẳng trị một máy phát (Single Machine Equivalent)ixChương 1Giới thiệu chungTrong quá trình lập phương thức vận hành cho hệ thống điện cũng như trongquá trình vận hành thời gian thực, việc đánh giá được chính xác và nhanh chóngmức độ ổn định của hệ thống theo các tiêu chuẩ[r]
Nghiên cứu ứng dụng mạng mờ nơron để xây dựng thuật toán điều khiển hệ điều tốc turbinemáy phát thủy điệnNghiên cứu ứng dụng mạng mờ nơron để xây dựng thuật toán điều khiển hệ điều tốc turbinemáy phát thủy điệnNghiên cứu ứng dụng mạng mờ nơron để xây dựng thuật toán điều khiển hệ điều tốc turbinemáy[r]
Có nhiều kỹ thuật phát hiện mã độc đã được sử dụng như: Sử dụng bộ giả lập dựa trên kỹ thuật heuristics, phân rã mã ... tuy nhiên chưa có kỹ thuật nào phát hiện một cách toàn diện. Mặt khác các kỹ thuật này còn phức tạp, và để hiệu cặn kẽ về chúng là việc không đơn giản. Do vậy, v[r]
Có nhiều kỹ thuật phát hiện mã độc đã được sử dụng như: Sử dụng bộ giả lập dựa trên kỹ thuật heuristics, phân rã mã ... tuy nhiên chưa có kỹ thuật nào phát hiện một cách toàn diện. Mặt khác các kỹ thuật này còn phức tạp, và để hiệu cặn kẽ về chúng là việc không đơn giản. Do vậy, v[r]