CẤU TRÚC MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO CHO BÀI TOÁN TỐI ƯU

Có đƣợc thành công này cũng nhờ vào động viên giúp đỡ của bạn bè,lãnh đạo Công ty TNHH Huhtamaki Việt Nam, nơi tôi đang công tác, tôi xinđƣợc ghi ơn tất cả mọi ngƣời.Trân trọng !Tp. Hồ Chí Minh, ngày 01 tháng 09 năm 2014ivTÓM TẮTTên đề tài: ‘‘Đánh giá ổn định động hệ thống điện dùng mạng nơ-r[r]

Tìm hiểu kỹ thuật mạng nơ ron nhân tạo. đi sâu mạng back propagation of error. cài đặt minh họa

Mạng nơ ron nhân tạo (Artificial Neural Network ANN) là một mô phỏng xử lý thông tin, được nghiên cứu ra từ hệ thống thần kinh của sinh vật, giống như bộ não, để xử lý thông tin. Nó bao gồm số lượng lớn các mối gắn kết cấp cao để xử lý các yếu tố làm việc trong mối liên hệ giải quyết vấn đề rõ ràng[r]

Chương 1. Giới thiệu1.12Mục tiêu nghiên cứuLuận văn đặt mục tiêu xây dựng một quy trình tạo số liệu huấn luyện các mạngtrí tuệ nhân tạo nhằm đánh giá mức độ ổn định quá độ của hệ thống điện, dựatrên số liệu của chế độ xác lập. Bên cạnh việc xây dựng quy trình tính toán vàmô phỏng, một mục tiê[r]

năng lượng của siêu diện n chiều. Giả sử các mẫu vào (input patterns) tuỳ ý được đưavào hệ như trạng thái ban đầu, hệ sẽ đạt đến điểm cân bằng gần nhất ứng với điểm ổn15/20Các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo hiện đạiđịnh. Hình 5.6 cho thấy một phác hoạ ngắn gọn về năng lượng của hệ E(x). Nếu E(x) l[r]

LUẬN ÁN ĐƯỢC CẤU TRÚC NHƯ SAU: MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1:CÁC PHƯƠNG PHÁP GIẢI BÀI TOÁN QUY HOẠCH VÀ KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN VẬN HÀNH TỐI ƯU HỆ THỐNG ĐIỆN. CHƯƠNG 2:THUẬT TOÁN QUY HOẠCH NGUYÊN THỰC HỖN HỢP VÀ KHẢ NĂNG XÂY DỰNG NHỮNG CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG GIẢI BÀI TOÁN TỐI ƯU. CHƯ[r]

CHƯƠNG 2BÀI TOÁN LUỒNG CỰC ĐẠI TRÊN MẠNGBài toán luồng cực đại trên mạng là một trong số bài toán tối ưu trên đồ thịtìm được những ứng dụng rộng rãi trong thực tế cũng như những ứng dụng thú vịtrong lý thuyết tổ hợp. Bài toán được đề xuất vào đầu năm 1950, và gắn l[r]

1. Lý do chọn đề tài:
Trong ngành khoa học máy tính, bài toán tìm kiếm lời giải tối ưu cho các bài toán là vấn đề đang được các nhà khoa học rất quan tâm. Mục đích là tìm ra lời giải tối ưu cho bài toán trong thời gian nhỏ nhất. Các thuật toán như tìm kiếm không có thông tin, vét cạn (tìm kiếm trên[r]

Giải các bài toán tin bằng phương pháp QUY HOẠCH ĐỘNGCó thể tóm lược nguyên lý QHĐ do Bellman phát biểu như sau: Quy hoạch độnglà lớp các bài toán mà quyết định ở bước thứ i phụ thuộc vào quyết định ở các bước đãxử lý trước đó.Nhận dạng các bài toán có thể giải bằng phương pháp[r]

MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU
THÔNG TIN VỀ NHÓM
CHƯƠNG I 1
MỘT SỐ KHÁI NIỆM CƠ BẢN CỦA LÝ THUYẾT ĐỒ THỊ 1
1.1 Định nghĩa đồ thị 1
1.2. Các thuật ngữ cơ bản 4
1.3. Đường đi, chu trình. Đồ thị liên thông. 5
CHƯƠNG II 7
BÀI TOÁN TÌM LUỒNG CỰC ĐẠI THEO 7
THUẬT TOÁN FORD-FULKERSON 7
2.1. Các khái niệm 7[r]

ở Việt Nam, và trên thế giới thì các hệ thống này đã và đang được phát triển mạnh mẽvà là xu hướng thịnh hành ở các nước Công nghiệp vì những lợi ích to lớn, thiết thựcmà nó mang lại. Theo các chuyên gia nhận định, sự phát triển của máy tính (PC) đãchuyển sang giai đoạn thứ 3 - giai đoạn của môi trư[r]

TÍNH TOÁN LỰA CHỌN PHƯƠNG ÁN KẾT LƯỚI HIỆU QUẢLƯỚI ĐIỆN CÁP NGẦM 22KV KHU DU LỊCH BÃI DÀICAM RANHVấn đề tối ưu trong hệ thống điện nói chung và cấu trúc tối ưu của lưới điện nói riêng làmột bài toán khó do tính phức tạp của hệ thống. Đặc biệt bài toán tối ưu hóa cấu trúc lưới điệnphân phối cáp ngầm[r]

TIỂU LUẬN MÔN HỌC
MÔ HÌNH HÓA HỆ THỐNG ĐO LƯỜNG VÀ ĐIỀU KHIỂN

Đề bài:
Tự chọn loại mạng neuron với chức năng nhận dạng một hàm phi tuyến bất kỳ và tiến hành mô phỏng trên matlab















1. Cấu trúc của mạng nơ ron
1.1. Mô hình một neuron nhân tạo
Nghiên cứu mạng neuron nhân tạo đ[r]

Các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo hiện đạiorganization). Các nơ ron tự liên kết với nhau thành mạng trong xử lý. Mỗi mạng gồmhàng vạn các phần tử nơ ron khác nhau. Môĩ phần tử nơ ron có khả năng liên kết vớihàng nghìn các nơ ron khác. Lý thuyết về mạng[r]

tập các biến ngẫu nhiên. Phần lớn các ứng dụng nằm trong vùng của các bài toán ước lượng như môhình hóa thống kê, nén, lọc, phân cụm.1.5.4. Huấn luyện tăng cường16Huấn luyện tăng cường nghiên cứu cách thức hoạt động của một chủ thể trong một môi trườngnên chọn các hành động nào, để cực đại mộ[r]

CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN HIỆN ĐẠI – Phan mang Noron
Câu 1: Trình bày sự khác nhau giữa mạng nơ ron ADALINE và PERCEPTRON
Câu 2: Trình bày và vẽ mô hình một nơ ron nhân tạo. Nguyên tắc hoạt động. Nêu các dạng hàm tương tác đầu ra g(.). Nêu các dạng hàm biến đổi tuyến tính H(s)
Câu 3: Trình bày khái[r]

hay bài toán chuyển vận (TransShipment Problem). Đây là lớp bài toán quantrọng nhất và hay gặp nhất trong qui hoạch toán học. Lớp này bao gồm cácbài toán quen thuộc trong thực tế nhƣ: Bài toán vận tải, bài toán mạng điện,bài toán mạng giao thông, b[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]

Trắc địa vệ tinh bao gồm các kỹ thuật đo đạc và tính toán để cho phép giải các bài toán trắc địa bằng cách dùng các trị đo chính xác từ vệ tinh nhân tạo, chủ yếu là các vệ tinh gần trái đất. Xác định chính xác vị trí 3 chiều ở phạm vi địa phương, vùng và toàn cầu (như thành lập mạng lướik hống chế t[r]

MẠNG NEURAL VÀ ỨNG DỤNG TRONG DỰ BÁO GIÁ CHỨNG KHOÁN TẠI TRUNG TÂM GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN TP. HỒ CHÍ MINH

Mục tiêu của đề tài là hướng đến việc xây dựng mô hình mạng neural phù hợp để dự
báo giá chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh. Để hoàn thành mục tiêu trên, đề tài sẽ lần lượt trả
lời cho các câu hỏi:[r]