MÔ HÌNH NHẬN DẠNG ĐƠN

sai FAR tương ứng đạt được với mỗi ngưỡng hay biểu đồ ROC là cácđại lượng dùng để đánh giá hiệu quả thuật toán.1.2.3Thiết lập tập huấn luyện và tập kiểm traMô hình đề xuất có hai giai đoạn: (1) giai đoạn so truy tìm thô và (2)giai đoạn so khớp tinh. Đối với giai đoạn so khớp tinh, luận án sửdụng phư[r]

này đã giải quyết được các vấn đề về tối ưu tập âm vị có thông tinthanh điệu, áp dụng mô hình MSD-HMM [Chen 2001] [Wang 2006][Y. a. Qian 2009].Đối với tiếng Thái Lan. Các nghiên cứu trên ngôn ngữ tập trungchính vào việc giải quyết khó khăn về việc xác định biên giữa các từtrong một câu phát â[r]

bản thường được sử dụng cho nhận dạng tiếng nói là: Kỹ thuật so khớp mẫu, mạngnơron, phương pháp dựa trên tri thức và mô hình Markov ẩn. Trong đó phương phápsử dụng mô hình Markov ẩn (Hidden Markov Model HMM) được sử dụng phổ biếnnhất.Đối với tiếng Việt hiện nay vẫn chưa có nhiề[r]

Mục tiêu của chúng tôi là thu thập các tín hiệu y sinh của con người trong các điều kiện khác nhau của cuộc sống thực để tự động nhận dạng cảm xúc. Chúng tôi đề xuất một phương pháp để nhận dạng cảm xúc dựa trên mô hình kết hợp trong đó sử dụng các tín h[r]

+ Viện Công Nghệ Thông Tin – Đại Học Quốc Gia Hà Nội # Học viện Công Nghệ Bưu chính Viễn thông
* Trường Đạ i học Lạc Hồng
Tóm tắt: Kỹ thuật nhận dạng khuôn mặt phát hiện cảm xúc của người dựa trên các biểu hiện trên khuôn mặt của họ (vui, buồn, ghê tởm, bất ngờ, tức giận, biểu cảm[r]

Mục đích của luận án Xây dựng mô hình nhận dạng kết hợp nhằm nâng cao độ chính xác phân loại tín hiệu điện tim loạn nhịp nhằm đề xuất xây dựng giải pháp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim (giảm số mẫu nhận dạng sai, giảm số trường hợp chẩn đoán âm tính sai FN);

Mục đích của luận án Xây dựng mô hình nhận dạng kết hợp nhằm nâng cao độ chính xác phân loại tín hiệu điện tim loạn nhịp nhằm đề xuất xây dựng giải pháp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim (giảm số mẫu nhận dạng sai, giảm số trường hợp chẩn đoán âm tính sai FN);

Bài giảng Mô hình hóa nhận dạng và mô phỏng - Chương 1: Giới thiệu có cấu trúc gồm 3 phần cung cấp cho người học các kiến thức: Hệ thống động và mô hình, mô hình hóa, nhận dạng hệ thống. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Học sâu là thuật toán dựa trên một số ý tưởng từ não bộ tới việc tiếp thu nhiều tầng biểu đạt, diễn tả cả cụ thể lần trừu tượng, từ đó làm rõ nghĩa các loại dữ liệu. Học sâu được ứng dụng trong nhận diện hình ảnh, giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

_Ví dụ _:1 ảnh đầu vào như sau: TRANG 14 COMPANY LOGO WWW.THEMEGALLERY.COM TIỀN XỬ LÝ VÀ TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG  - Để làm được điều này ta phải đi tìm các điểm cận của ký tự bao gồm: + Cậ[r]

ta phát hiện ra thời điểm mạng đạt đến trạng thái tốt nhất này, ta có thể ngừng tiến trìnhluyện trước khi hiện tượng quá khớp xảy ra.20Ta biết rằng, chỉ có thể để đánh giá mức độ tổng quát hóa của mạng bằng cách kiểm tra mạngtrên các mẫu nó không được học. Ta thực hiện như sau: chia mẫu thành tập mẫ[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 ưu điểm tuyệt vờikhá[r]

không thể thiếu trong cuộc sống con người hiện đại, đồng thời xu hướng phát triển cácứng dụng trên các nền tảng di động đang ngày càng phổ biến. Hiện nay, các thế hệđiện thoại thông minh mới có tốc độ xử lý và khả năng lưu trữ ngày càng lớn, Nhậndạng khuôn mặt trên thiết bị di động vì thế có tiềm nă[r]

Luận án tập trung đề xuất một số giải pháp nhận dạng thực thể cho dữ liệu văn bản tiếng Việt và dữ liệu văn bản y sinh tiếng Anh. Các giải pháp tập trung vào vấn đề kết hợp các mô hình học máy cũng như các tri thức nguồn liên quan đến miền dữ liệu nhằm nâng cao hiệu quả đầu ra đối với các bài toán.

Mục đích chung nghiên cứu của luận án là phân tích đối tượng, xác định cơ sở lý luận, phát triển, thiết kế và xây dựng mô hình nơron mờ đáp ứng các hệ thống hoặc quá trình có các đặc trưng ngõ vào không ổn định (chẳng hạn như, phát sinh thêm các đặc trưng mới hoặc giảm bớt các đặc trưng hoặc vừa thê[r]

Mục đích chung nghiên cứu của luận án là phân tích đối tượng, xác định cơ sở lý luận, phát triển, thiết kế và xây dựng mô hình nơron mờ đáp ứng các hệ thống hoặc quá trình có các đặc trưng ngõ vào không ổn định (chẳng hạn như, phát sinh thêm các đặc trưng mới hoặc giảm bớt các đặc trưng hoặc vừa thê[r]

Nội dung của tài liệu trình bày một số bài tập như: tải dữ liệu vào bộ nhớ; hiển thị mô hình dưới dạng cây nhị phân nhị biến; duyệt cấu trúc cây nhị phân nhị biến; cài đặt hệ thống nhận dạng dưới cấu trúc cây nhị phân nhị biến. Mời các bạn cùng tham khảo tài liệu để có thêm tư liệu phục vụ quá trình[r]

5LỜI NÓI ĐẦU Hiện nay các quá trình công nghiệp hiện đại có qui mô và phạm vi lớn nên để điềukhiển các quá trình đó ta thường sử dụng phương pháp điều khiển phi tập trung. Trong đóvấn đề nhận dạng quá trình đa biến trong cấu trúc điều khiển phi tập trung là một vấn đềrất quan trọng. Để nhậ[r]

-Phương pháp này phụ thuộc nhiều vào độtin cậy của các phép đo, việc tiến hành thựcnghiệm để lấy số liệu gặp nhiều khó khăn vìnhiều lý do như: Khả năng thực thi, điềukiện ràng buộc, ảnh hưởng của nhiễu. Phương pháp mô hình hóa tốt nhất là kết hợp giữaphân tích lý thuyết và nhận dạng q[r]

triển khai ứng dụng nhận dạng sự cố trong động cơ điện một chiều kích từ độc lập.Nội dung bản luận văn này gồm các phần như sau:Chương I: Lý thuyết chung về động cơ điện một chiềuGiới thiệu về cấu tạo, nguyên lý làm việc, phân loại và ứng dụng của động cơ điệnmột chiều. Mô tả một số sự cố thư[r]