Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo mực nước hồ thủy điện Thác Bà

Mục đích của luận văn là trình bày các kết quả nghiên cứu lý thuyết phục vụ chủ đề “Nghiên cứu mạng neural nhận dạng chữ in tiếng anh”. Hầu hết các công ty công nghệ hàng đầu đều đi sâu vào việc nghiên cứu các hướng huấn luyện máy tính học được kiến thức của con người. Mời các bạn cùng tham khảo! | i ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG _ _ NGUYỄN NGỌC QUYÊN MẠNG ANFIS VÀ ỨNG DỤNG CHO DỰ BÁO MỰC NƯỚC HỒ THỦY ĐIỆN THÁC BÀ Chuyên ngành Khoa học máy tính Mã số 60 48 0101 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học PGS.TS Ngô Quốc Tạo THÁI NGUYÊN - 2016 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu ĐHTN http www.lrc.tnu.edu.vn ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn này là công trình nghiên cứu của chính bản thân. Các kết quả nghiên cứu trong luận văn là trung thực và chưa được công bố trong các công trình nào khác. Tác giả luận văn Nguyễn Ngọc Quyên Số hóa bởi Trung tâm Học liệu ĐHTN http www.lrc.tnu.edu.vn iii LỜI CẢM ƠN Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới thầy PGS.TS. Ngô Quốc Tạo người đã dìu dắt và giúp đỡ tôi trong cả lĩnh vực nghiên cứu của luận án cũng như trong công tác chuyên môn và cuộc sống. Tác giả xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ của các thầ y cô giáo trường Đa ̣i ho ̣c Công nghệ thông tin và Truyền thông Thái Nguyên đã ta ̣o điều kiêṇ giúp đỡ tận tình trong viêc̣ nghiên cứu luận văn. Cuối cùng tác giả xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ của Ban giám hiêu ̣ Khoa Sau Đại học trường Đa ̣i học Công nghệ thông tin và Truyền thông Thái Nguyên đã cho phép và ta ̣o điề u kiê ̣n thuâ ̣n lợi để tác giả hoàn thành bản luâ ̣n văn này. Tác giả luận văn Nguyễn Ngọc Quyên Số hóa bởi Trung tâm Học liệu ĐHTN http www.lrc.tnu.edu.vn iv MỤC LỤC CHƯƠNG 1 MẠNG NEURAL VÀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG CHỮ IN. 3 1.1. Khái Niệm Mạng Neural . 3 1.1.1. Sơ lược về neural sinh học . 3 1.1.2. Mạng Neural Nhân Tạo . 4 1.1.3. Kiến Trúc Mạng . 9 1.1.3.1. Mạng truyền thẳng . 10 1.1.3.2. Mạng hồi quy Recurrent Neutral Network . 12 1.1.4. Luật học mạng neural. . 13 1.1.4.1. Phương Pháp Học. 13 1.1.4.2. Luật học tham số . 14 1.1.4.3. Học có tín hiệu chỉ đạo. 15 1.1.4.4. Học không có tín hiệu chỉ đạo. 15 1.1.4.5. Học tăng cường . 16 1.1.4.6. Học cấu trúc . 16 1.1.5. Các phương pháp huấn luyện mạng. . 17 1.1.5.1. .