TAILIEUCHUNG - Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P2

Fundamentals Adaptive systems are at the very core of modern digital signal processing. There are many reasons for this, foremost amongst these is that adaptive filtering, prediction or identification do not require explicit a priori statistical knowledge of the input data. Adaptive systems are employed in numerous areas such as biomedicine, communications, control, radar, sonar and video processing (Haykin 1996a). | Recurrent Neural Networks for Prediction Authored by Danilo P. Mandic Jonathon A. Chambers Copyright 2001 John Wiley Sons Ltd ISBNs 0-471-49517-4 Hardback 0-470-84535-X Electronic 2 Fundamentals Perspective Adaptive systems are at the very core of modern digital signal processing. There are many reasons for this foremost amongst these is that adaptive filtering prediction or identification do not require explicit a priori statistical knowledge of the input data. Adaptive systems are employed in numerous areas such as biomedicine communications control radar sonar and video processing Haykin 1996a . Chapter Summary In this chapter the fundamentals of adaptive systems are introduced. Emphasis is first placed upon the various structures available for adaptive signal processing and includes the predictor structure which is the focus of this book. Basic learning algorithms and concepts are next detailed in the context of linear and nonlinear structure filters and networks. Finally the issue of modularity is discussed. Adaptive Systems Adaptability in essence is the ability to react in sympathy with disturbances to the environment. A system that exhibits adaptability is said to be adaptive. Biological systems are adaptive systems animals for example can adapt to changes in their environment through a learning process Haykin 1999a . A generic adaptive system employed in engineering is shown in Figure . It consists of a set of adjustable parameters weights within some filter structure an error calculation block the difference between the desired response and the output of the filter structure a control learning algorithm for the adaptation of the weights. The type of learning represented in Figure is so-called supervised learning since the learning is directed by the desired response of the system. Here the goal 10 ADAPTIVE SYSTEMS is to adjust iteratively the free parameters weights of the adaptive system so as to minimise a prescribed cost function .

• Kĩ thuật Viễn thông
• Mạng thần kinh
• Artificial neural network
• mạng lưới
• thần kinh
• dự đoán mạng lưới
• Nghiên cứu mạng nơ ron thần kinh
• Ứng dụng mạng nơ ron
• Mạng nơ ron
• Mạng nơ ron thần kinh
• Dự báo lũ các sông
• Dự báo lũ
• Tạp chí khoa học
• Ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo
• Mạng thần kinh nhân tạo
• Quản trị rủi ro tín dụng
• Ngân hàng thương mại
• Thành phố Biên Hòa
• Luận văn Thạc sĩ Kinh tế
• Tài chính ngân hàng
• Dự báo chỉ số thị trường chứng khoán
• Thị trường chứng khoán
• Mô hình mạng thần kinh nhân tạo
• Hệ thống điều khiển thông minh
• Kỹ thuật điều khiển thông minh
• Cấu trúc hệ thống điều khiển thông minh
• Mạng truyền thẳng một lớp
• Mạng thần kinh suy diễn mờ thích nghi
• Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật xây dựng
• Công trình dân dụng
• Công trình công nghiệp
• Kết cấu cáp kính
• phần mềm mạng thần kinh nhân tạo
• phần mềm dự báo lũ
• Xây dựng Cầu đường
• Tuyển tập Báo cáo khoa học
• báo cáo hội nghị sinh viên
• hệ thần kinh
• xử lý thông tin
• tế bào sinh học noron
• mạng huyết tương
• tế bào thần kinh
• truyền dọc axon
• Lạm phát tại Việt Nam
• Dự báo lạm phát tại Việt Nam
• Mô hình phân phối độ trễ
• Lạm phát mục tiêu
• Kiểm soát lạm phát tại Việt Nam
• Phương trình vi phân tuyến tính
• Phương pháp tuyến tính hóa
• Phương trình vi phân
• Mạng Nơron thần kinh
• Luận văn thạc sĩ khoa học
• Khoa học tự nhiên
• Tạp chí y học
• Nghiên cứu y học
• Kỹ thuật mạng thần kinh
• Lập trình di truyền
• Công thức viên nén phóng thích
• Dự đoán hoạt tính kháng ung thư
• Dẫn xuất flavone và isoflavone
• Kỹ thuật hồi quy tuyến tính
• Phương pháp hồi quy tuyến tính
• Mạng thần kinh mờ
• Kỹ thuật tọa độ song song
• Quy trình chiết xuất cao diệp hạ châu
• Cao diệp hạ châu
• Chấm điểm tín dụng
• Cây quyết định
• K láng giềng gần nhất
• Mô hình chấm điểm tín dụng