MỘT SỐ ỨNG DỤNG CỦA MẠNG NƠRON

Nghiên cứu ứng dụng công nghệ mạng nơron tế bào vào giải phương trình Blackscholes (LV thạc sĩ)Nghiên cứu ứng dụng công nghệ mạng nơron tế bào vào giải phương trình Blackscholes (LV thạc sĩ)Nghiên cứu ứng dụng công nghệ mạng nơron tế bào vào giải phương trình Blackscholes (LV thạc sĩ)Nghiên cứu ứng[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]

(1958), Adaline của Widrow (1962). Trong đó mô hình Perceptron rất được quantâm vì nguyên lý đơn giản, nhưng nó cũng có hạn chế vì như Marvin Minsky vàSeymour papert của MIT (Massachurchs Insritute of Technology) đã chứng minhnó không dùng được cho các hàm lôgic phức (1969). Còn Adaline là mô hình-3[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]

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]

Chương 2 : Trình bày các kiến thức cơ bản phục vụ cho luận ánChương 3 : Trình bày các kết quả của luận án về xây dựng mô hình CNN hỗn loạnvà điều khiển, đồng bộ CNN hỗn loạn.Chương 4 : Trình bày kết quả ứng dụng CNN hỗn loạn trong bảo mật truyền thôngảnh.Kết luận. Chương 1 trình bày tổng quan[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 [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]

Nghiên cứu ứng dụng công nghệ mạng nơron tế bào vào giải hệ phương trình Navier Stokes cho dòng chảy không nén hai chiều (LV thạc sĩ) Nghiên cứu ứng dụng công nghệ mạng nơron tế bào vào giải hệ phương trình Navier Stokes cho dòng chảy không nén hai chiều (LV thạc sĩ) Nghiên cứu ứng dụng công nghệ mạ[r]

thể tương tác trong hệ mặt trời (Bài toán ba vật thể) và kết luận rằng cácchuyển động đôi khi vô cùng phức tạp và phụ thuộc nhạy cảm vào điềukiện ban đầu. Nghiên cứu của ông về bài toán ba vật thể được áp dụngcho một loạt các hệ thống vật lý sau này. Các đóng góp quan trọng đãđược tiếp tục th[r]

thời gian không còn ảnh hưởng nhiều đến con người như trước kia nữa. Xuhướng toàn cầu hóa diễn ra ở khắp mọi nơi, trong tất cả các ngành nghề.Đứng trước sự toàn cầu hóa, một yêu cầu cấp thiết với các ngành nghề là phảiluôn cập nhật công nghệ, áp dụng các thành tựu của công nghệ thông tin vàvi[r]

NHẬN DẠNG CỬ CHỈ BÀN TAY BẰNG PHƯƠNG PHÁP MẠNG NƠRON (MỚI NHẤT). Áp dụng cho điều khiển truyền hình và một số ứng dụng khác trong kỹ thuật điều khiển tự động như Rôbốt. Hiện tại đã và đang có sức thu hút rất lớn đối với nhiều người trong xã hội ngày nay. Nhìn chung phát triển với tốc độ rất nhanh. G[r]

thông qua số lần huấn luyện nhất định, mạng nơron truyền thẳng sẽ cho đáp ứnggần giống hệ thống thật, sau đó cũng dùng mạng nơron truyền thẳng để thiết kế rabộ điều khiển.Ưu điểm của mạng nơron truyền thẳng là cho đáp ứng khá tốt đối với các hệ thống[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[r]

• Security (Sự bảo mật): Đây là thành phần không thể thiếu trong WSNs. Trướckia, khí mạng cảm biến hầu như chỉ được sử dụng trong các lĩnh vực quân sự thì sự bảomật được đặt lên hàng đầu. Gần đây, mạng cảm biến không dây được sử dụng nhiềutrong các lĩnh vực khác của đời sống xã hội nên[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]

BÀI 17. SINH LÝ HỆ THẦN KINH VẬN ĐỘNG

Mục tiêu học tập: Sau khi học xong bài này, sinh viên có khả năng:
1. Trình bày được đặc điểm cấu trúc chức năng của đơn vị vận động và của suốt cơ.
2. Trình bày được các phản xạ vận động ở tủy sống.
3. Trình bày được các vùng chức năng vận động trên vỏ não .[r]

1Với những thành tựu rất đáng kể của các hƣớng nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo nhƣHọc máy, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong những năm gần đây, việc áp dụng Công nghệthông tin để xử lý các văn bản Luật hứa hẹn sẽ tạo ra đƣợc một cuộc cách mạng vềphƣơng pháp tìm kiếm phục vụ cho việc soạn thảo, sử dụn[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.[r]