ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT MỜ VÀ MẠNG NƠRON

tục. Đó là lí do chọn ñề tài "ĐIỀU KHIỂN THIẾT BỊ PHẢN ỨNG KHUẤY TRỘN LIÊN TỤC CSTR SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN" 2. Mục ñích nghiên cứu - Hiểu rõ lí thuyết mạng hồi quy, mạng nơron và thuật toán di truyền GA - Ứng dụng GA vào việc thiết kế bộ ñiều khiển ñiều thiết bị phả[r]

tục. Đó là lí do chọn ñề tài "ĐIỀU KHIỂN THIẾT BỊ PHẢN ỨNG KHUẤY TRỘN LIÊN TỤC CSTR SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN" 2. Mục ñích nghiên cứu - Hiểu rõ lí thuyết mạng hồi quy, mạng nơron và thuật toán di truyền GA - Ứng dụng GA vào việc thiết kế bộ ñiều khiển ñiều thiết bị phả[r]

trong thực tế đối với một hệ thống cụ thể cần tiếp tục phát triển đề tài ở các bước sau: - Mở rộng việc xây dựng hệ thống điều khiển với các ảnh hưởng đầu vào bổ sung khác như: ảnh hưởng của hệ thống điện khác, các khả năng thay đổi thông số cấu trúc hệ thống, Khi đó số lượng biến đầu vào của bộ đi[r]

phần lớn các giao thức mạng và được dùng rộng rãi trong mạng thông tin dữ liệu, Ethernet công nghiệp đang là sự lựa chọn phát triển số một của nhiều hãng tự động hóa. Ethernet công nghiệp không chỉ sử dụng trong các phân cấp trên mà đang có xu thế hướng tới cả phân cấp dưới (cấp trường[r]

Do vậy nhu cầu về trợ giúp cho công tác chọn thầu trở nên khá bức thiết và việc áp dụng trí tuệ nhân tạo là lĩnh vực cần khuyến khích áp dụng trong ngành xây dựng ở Việt Nam.
2. MỤC ĐÍCH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Từ nhu cầu nảy sinh nêu trên,[r]

Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Thông tin – Học liệu, Đại học Đà Nẵng - Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn ñề tài: - Ngày nay khoa học kỹ thuật không ngừng phát triển, ñặt biệt ñối với nước ta ñang trong thời kỳ công nghiệp hóa-hiện ñại hóa, cũng chính vì mục ti[r]

(ĐCĐK) được sử dụng phổ biến trong ngành Đường sắt Việt Nam, xét về tính tin cậy và khả năng vận dụng của thiết bị, ĐCĐK là khâu có độ tin cậy thấp. Do vậy, cần thiết phải đặt vấn đề nghiên cứu một cách toàn diện về chẩn đoán ĐCĐK và xây dựng phương pháp chẩn đoán cho phép khai thác hiệu quả các số[r]

MẠNG BAYESIAN BELIEF NETWORKS (BBNs)VÀ GIỚI THIỆU MỘT SỐ NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG TRONG QUẢN LÝXÂY DỰNGKS. NGUYỄN VĂN TUẤN, ThS. LƯU TRƯỜNG VĂN - Trường Đại Học Bách Khoa Tp.HCMGS. LÊ KIỀU - Trường Đại Học Kiến Trúc Hà Nội1. GIỚI THIỆU Bayesian Belief Networks (BBNs) còngọi là Bayesian Netw[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]

kỹ thuật số.Tóm tắt môn học:Giới thiệu về truyền dữ liệu : Tương tự / số, nối tiếp / song song, đồng bộ/ không đồng bộ, đinh hướngbít / ký tự, mã hóa dữ liệu (BCD, ASCII,EBCDIC, UNICODE), dòng dữ liệu (simplex, semi-duplex, fullduplex), các nguồn nhiễu, các hỷ thuật tách sai, sửa sai. Các hệ thống t[r]

BSự kiện: P đúng (true)Đồ án tốt nghiệp Nguyễn Thành Huy 00B3- 11 -Xây dựng 1 phân hệ hỗ trợ 1 số quy trình phân loại và sắp xếp các phơng ánKết luận: Q đúng (true)ở đây chúng ta đã sử dụng luật modus ponens (( P Q) P) Q.Bây giờ đã có thể chuyển sang suy diễn mờ cùng dạng:Luật mờ Nế[r]

Chương 6 - Hệ mờ (tóm tắt) 6.1. Hệ mờ Ứng dụng của lý thuyết tập mờ và logic mờ, khi thông tin không đầy đủ, không chắc chắn, nhiễu, tri thức chuyên gia biểu diễn dạng ngôn ngữ tự nhiên, ranh giới các lớp đối tượng không rõ ràng, hệ thống phức tạp … Hệ m[r]

2.1. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON 2.1.1. Giới thiệu tổng quan về bộ não người và Nơron sinh học Hệ thống thần kinh của con người có thể ñược xem như một hệ thống ba tầng. Trung tâm của hệ thống là bộ não ñược tạo nên bởi một mạng lưới thần kinh; nó liên tục thu nhận thông[r]

khoảng [0, 1] hoặc [-1, 1]; số nhị phân 0, 1 hay số nhị cực -1, +1. Số biến của vộctơvào ra không bị hạn chế song sẽ ảnh hưởng tới thời gian tính và tài nguyên của máytính. Với số lượng lớn các biến của cỏc vộctơ đầu vào và ra đồng nghĩa với việctăng số lượng các số liệu quan sát. Thường số biến của[r]

Y và các cặp phần tử vào ra ( ),x yđã biết , tức là cho một phần tử x XÎ thì có một phần tử ra tương ứng y YÎ. Yêu cầu bài toán đặt ra là xác định quan hệ R giữa X và Y. Một trong những phương pháp thường được sử dụng để giải quyết bài toán trên đó là phương pháp bình phương bé nhất. Để giảm độ phức[r]

w2 jwjqnetj( )f net2.2. Mạng nơron nhân tạo2.2.1 Mô hình nơron nhân tạoMột nơron nhân tạo phản ánh các tính chất cơ bản của nơron sinh học.Mỗi nơron nhân tạo là một đơn vị xử lí thông tin làm cơ sở cho hoạt động củamột mạng nơron. Nó có chức nă[r]