TAILIEUCHUNG - Nhận dạng đối tượng phi tuyến động trên cơ sở mạng neural nhân tạo

Bài báo trình bày về một phương pháp mô hình hóa hệ thống phi tuyến động trên cơ sở mạng nơ-ron nhân tạo ADN. Để tăng độ chính xác của mô hình, các tác giả đã sử dụng phương pháp huấn luyện mạng là sự kết hợp giữa giải thuật di truyền và giải thuật di truyền và giải thuật gradient. Phương pháp mô hình hóa này được ứng dụng để xấp xỉ mô hình con lắc ngược. Kết quả mô phỏng cho thấy khả năng ứng dụng của phương pháp trong thực tế. | Hội nghị Khoa học toàn quốc về Cơ kỹ thuật và Tự động hoá Nhà Xỉiât ban Bảch Khoa Hà Nội 2006. NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG PHI TUYẾN ĐỘNG TRÊN cơ SỞ MẠNG NEURAL NHÂN TẠO Phan Xuân Minh1 Nguyễn Hữu Công2 lBộ môn Điều Khiên Tự Động 2K46 KSTN ĐHBK HN e-Maiỉ minhxp-acCaịmaỉỉ . vn nhcong08 à . Tóm tắt. Bài báo trình bày về một phương pháp mô hĩnh hỏa hệ thẳng phì tuyến động trên cơ sớ mạng nơ-ron nhân tạo ANN. Đê tăng độ chỉnh xác cúa mô hình các tác giả đã sử dụng phương pháp huấn luyện mạng là sự kểt hợp giữa giải thuật di truyền và giải thuật gradient. Phương pháp mô hình hóa này được ứng dụng để xấp xỉ mô hình con lắc ngược. Kết quả mô phỏng cho th ẩy khả năng ứng dụng cùa phương pháp trong thực tế. Ký hiệu Ký hiệu Đơn vị Ý nghĩa w Ma trận trọng số b Bias p Véc tơ đầu vào a Đầu ra của một nơ-ron y Đầu ra của mạng nơ-ron E Sai lệch mse Hàm mục đích Chữ viết tắt MLP Multilayer Perceptrons Network ANN Artificial Neural Network RBF Radial Basic Function mse mean squared error TDL Taped Delay Line IW Input Weight LW Layer Weight GA Genetic Algorithm 1. Cơ sở lý thuyết mạng nơ-ron Mạng nơ ron nhân tạo Mạng nơ-ron là sự tải tạo bằng kỹ thuật những chức năng của hệ thần kinh động vật. Trong quá trình tái tạo chỉ những chức nàng cần thiết của não người đưọ c tải tạo. Bên cạnh đó còn có những chức năng mới tạo ra nhằm giải quyết một bài toán kỹ thuật đã định hướng trước. 143 Mạnệ nơ-ron bao gồm một hay nhiều nơ-ron được liên kết với nhau trong mạng nhăm mục đích xừ lỷ các thông tin đầu vào và đưa ra những quyết định ở đâu ra của mạng. Cấu trúc cơ bản của một nơ ron nhân tạo được biểu diễn trong hình Hl. Trên cơ sở cấu trúc Hl có thể biểu diễn quan hệ vào ra cùa một nơ ron nhân tạo bằng các phương trình sau Phương trình xừ lý đầu vào cùa mạng n tpkwk b WTp b 4 1 5 1 trong đó véc tơ đầu vào của nơ ron véc tơ trọng số của nơ ron VV Hàm đầu ra cùa nơ ron a f n Hỉ. Cấu trúc một nơ-ron nhân tạo Từ các nơ ron nhân tạo có thể thiết kế mạng nơ-ron nhân tạo với các cấu trúc .

• Điện - Điện tử
• Nhận dạng đối tượng
• Phi tuyến động
• Mạng neural nhân tạo
• Mạng thần kinh
• Điện tử tự động
• Công nghệ điện tử
• Tạp chí khoa học
• Nhận dạng đối tượng phi tuyến bằng hệ mờ Nơron
• Nhận dạng đối tượng phi tuyến
• Hệ mờ Nơron
• Tính phi tuyến
• công nghệ RFID
• công nghệ nhận dạng
• nhận dạng đối tượng bằng sóng vô tuyến
• sóng vô tuyến RFID
• nhận dạng bằng RFID
• tổng quan về RFID
• Nâng cao độ chính xác nhận dạng đối tượng
• Thiết bị bay không người lái
• Độ cao địa vật
• Máy bay không người lái
• Nhận dạng ảnh
• Các bước thực hiện nhận dạng
• hàm truyền đạt
• thiết kế điều khiển đối tượng
• identification toolbox
• Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin
• Luận văn Thạc sĩ
• Quản lý hệ thống thông tin
• Bài toán nhận dạng đối tượng
• Gán nhãn đối tượng
• Luận án Tiến sĩ
• Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật
• Phát hiện đối tượng trong video
• Kỹ thuật nhận dạng đối tượng
• Khoa học máy tính
• Thị giác máy tính 3D
• Truy vấn đối tượng
• Truy vấn vật thể ba chiều
• Tập dữ liệu ModelNet40
• Thuật toán học máy Adaboost
• Kĩ thuật nhận diện biển số xe
• Phát hiện đối tượng
• Nhận dạng kí tự
• Xây dựng công cụ nhận dạng khuôn mặt
• Hệ điều hành mã nguồn mỡ
• Thị giác máy
• Xử lý ảnh
• Mã nguồn mở
• Nhận dạng mặt
• Tạp chí Khí tượng thuỷ văn
• Khí tượng thủy văn
• Nhận dạng cấu trúc bảng
• Chuyển đổi số
• Số hóa tài liệu
• Xử lý ảnh số DIP
• Thuật toán Sift
• Giải thuật Sift
• Đề tài Nhận dạng đối tượng trên ảnh
• Kỹ thuật Sift
• Tiểu luận xử lý ảnh số
• Tiểu luận thuật toán sift
• Kỹ thuật nhận dạng
• Mạng nơtron nhân tạo
• Nhận dạng đối tượng điều khiển
• Ứng dụng mạng nơron
• Điều khiển hệ kín
• Điều khiển hệ mờ
• Mạng nơron thẳng
• Luật học lan truyền ngược
• Bài giảng Xử lý ảnh
• Nhận dạng mẫu
• Kích thước đối tượng
• Đo lường kích thước
• Điều chỉnh Gauss hai chiều
• Luận án tiến sĩ Khoa học máy tính
• Hỗ trợ sinh hoạt của người khiếm thị
• Nhận dạng đối tượng 3D
• Điều khiển tự động
• Điều khiển thích nghi
• Đối tượng phi tuyến
• Nhận dạng hệ thống
• Mạng nơ ron RBF
• Mô hình thiết bị thực CE110 Servo Trainer
• Phương pháp nhận dạng mô hình đối tượng
• Điều khiển tốc độ
• Động cơ servo
• CE110 Servo Trainer
• Báo cáo khoa học
• Đề tài khoa học và công nghệ
• Đề tài khoa học và công nghệ cấp Trường
• Ứng dụng thuật toán mạng Nơ ron
• Nhận dạng các đối tượng di động
• Nhận dạng đối tượng chuyển động
• Đại số hình học bảo giác
• Lượng tử hóa vectơ
• Luận án Tiễn sĩ
• Luận án Tiễn sĩ Kỹ thuật
• Nhận dạng các đối tượng chuyển động trong không gian
• Bản đồ và đo đạc
• Mẫu nhận dạng
• Phân loại đối tượng địa lý bằng hình ảnh
• Cơ sở dữ liệu nền địa lý
• Sản phẩm dữ liệu
• Đặc trưng kênh tổng hợp
• Kỹ thuật mắt chim
• Nhận dạng làn đường
• Nhận dạng người
• Hệ thống thị giác máy tính
• Lập trình hướng đối tượng
• Bài giảng Lập trình hướng đối tượng
• Kỹ thuật lập trình
• Ngôn ngữ lập trình
• Ngôn ngữ VC#
• Cú pháp định nghĩa tên nhận dạng