TAILIEUCHUNG - Mạng nơ ron nhân tạo, các thuật toán thích nghi bền vững và ứng dụng.

Mạng nơ ron nhân tạo, các thuật toán thích nghi bền vững và ứng dụng. Theo Bertalanffy thì có một lý thuyết tổng quát và nhiều lý thuyết hệ thống chuyên biệt ứng dụng cho các lĩnh vực khác nhau (như lý thuyết hệ thống tự nhiên, lý thuyết hệ thống xã hội, lý thuyết hệ thống tư duy ). | Tạp chí Tin học và Đĩêu khiền học 2004 227-230 MẠNG NƠRON NHÂN TẠO CÁC THUẬT TOÁN THÍCH NGHI BÊN VỮNG VÀ ỨNG DỤNG ĐỔNG SĨ THIÊN CHÂU TRAN THỊ HOÀNG OANH NGUYỄN NGỌC KHAI NGUYEN HOÀNG MINH Trường -Đại học Bách khoa Tp. Hồ Chí Minh Abstract. In recent years neural networks theory is used to solve estimating and identifying problems in computing control telecommunication fields. In this paper we propose some new robust adaptive algorithms and some applications. Tóm tắt. Trong những năm gần đây lý thuyết mạng nơron đã được nhiều nhà khoa học ứng dụng thành công để giải quyết các bài toán đánh giá và nhận dạng trong tính toán điều khiển viễn thông. Trong bài báo này tác giả sẽ dề xuất các thuật toán thích nghi bền vững để xây dựng các bộ lọc dựa trên cơ sở mạng nơron nhân tạo. 1. GIỚI THIỆU Trong những năm gần đây lý thuyết về mạng nơron đã được nhiều nhà khoa học lớn ứng dụng thành công để giải quyết các bài toán đánh giá và nhận dạng trong các lĩnh vực tính toán điều khiển viln thông. 1 2 4 5 mà công trình tiêu biểu có thể nhắc đến công trình 1 - Bài báo đã nghiên cứu phát triển tiếp công trình 1 có cải biên về cách sử dụng các hàm cơ sở xuyên tâm tuyến tính dạng Gaussian để xây dựng các bộ lọc thích nghi bền vững nhằm phục hồi hay tái tạo lại tín hiệu lấy mẫu không đều. Ta xét hai trường hợp đặc biệt lấy mẫu ngẫu nhiên dạng cộng và lấy mẫu ngẫu nhiên dạng Jittered với độ sai số nhỏ trong thời gian lấy mẫu. Những mẫu có khoảng cách không đều có thể do tín hiệu thu từ anten dây tạo ra hay do thiết bị tạo xung gây ra hoặc bị Jitter. 2. MẠNG CÁC HÀM cơ SỞ XUYÊN TÂM Ta xét đầu ra thứ k được mô tả theo Biao La và Brian L. Evans trong 2 có bổ sung thêm nhiễu sai số mô hình có dạng sau yk cvk i i x k 1 i l trong đó Nk là số nơron ở lớp trung gian i x là hàm cơ sở xuyên tâm dạng Gaussian. Ị i x exp - 2 . là chuẩn Eulidean k là sai số mô hình hóa . 228 ĐỒNG SI THIÊN CHÂU TRẦN THỊ HOÀNG OANH NGUYÊN NGỌC KHAI NGUYÊN HOÀNG MINH Cùng với việc sử dụng hàm cơ sở xuyên tâm .

• Tự động hoá
• Mạng nơ ron
• khoa học điều khiển
• hệ thống kỹ thuật
• điều khiển học
• nghiên cứu tin học
• Lý thuyết thuật toán
• tự động học
• Số lượng nơ ron trong lớp ẩn
• Mạng nơ ron hiệu chỉnh giản đồ hướng anten mạng
• Cấu trúc mạng nơ ron
• Số lượng nơ ron
• Nghiên cứu mạng nơ ron thần kinh
• Ứng dụng mạng nơ ron
• Mạng nơ ron thần kinh
• Dự báo lũ các sông
• Dự báo lũ
• Dự báo chỉ số VN Index
• Mạng nơ ron nhân tạo
• Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo
• Cấu trúc mạng nơ ron nhân tạo
• Mạng truyền thẳng đa lớp
• Hệ suy diễn mở nơ ron
• Sử dụng mạng nơ ron
• Bài toán phụ tải điện năng
• Khai phá dữ liệu
• Kỹ thuật mạng nơ ron
• Mạng máy tính
• Ứng dụng điều khiển trượt mạng nơ ron
• Điều khiển trượt
• Điều khiển trượt mạng nơ ron
• Cánh tay robot hai bậc tự do
• Luận văn thạc sĩ
• Luận văn thạc sĩ kỹ thuật
• Lý thuyết mạng nơ ron
• Phân loại khuân mặt
• Khoa học máy tính
• Luận văn khoa học máy tính
• Mạng nơ ron học sâu
• Mạng nơ ron tích chập
• Nhận dạng khuôn mặt
• Nhận dạng khuôn mặt từ video
• Ước lượng băng thông
• Công nghệ trí tuệ nhân tạo
• Cấu trúc mạng nơ ron hồi quy
• Mô hình mạng nơ ron LSTM
• Mạng nơ ron truyền thẳng
• Mạng nơ ron lan truyền ngược
• Suy giảm độ dốc
• Machine learning cơ bản
• Deep learning
• Mạng Inception v3
• Kiến trúc mạng nơ ron
• Mô hình lưu trữ trạng thái trực giao tĩnh
• Hiệu chỉnh giản đồ phát xa anten mạng pha
• Anten mạng pha
• Giản đồ phát xạ
• Mạng nơ ron Wavelet
• Nhận dạng hệ động lực
• Huấn luyện mạng Wavelet
• Cấu trúc của mạng Nơron wavelet
• Xử lý liên kết điểm dấu ra đa
• Công cụ mạng nơ ron hopfield
• Mạng nơ ron hopfield
• Phương pháp mạng nơron
• Thuật toán liên kết điểm dấu
• Joint probability data association
• Công nghệ xây dựng
• Mạng nơ ron nhân tạo dự báo
• Công tác hỗn hợp bê tông tự lèn
• Bê tông tự lèn
• Ứớc lượng phi tuyến tính
• Khả năng lấp đầy
• Khả năng chảy xuyên
• Phân loại ảnh viễn thám
• Dữ liệu không gian địa lý
• Mạng nơ ron một lớp
• Thuật toán huấn luyện mạng
• Mạng Nơ ron hồi quy
• Recurrent Neural Networks
• Sequential data
• Mạng nơ ron truyền thống
• Mạng LSTM
• Nhận dạng biển số ô tô
• Tạp chí khoa học
• Nghiên cứu mạng nơ ron nhân tạo
• Dự báo lưu lượng nước
• Hồ Hoà Bình
• Điều khiển thích nghi
• Thích nghi theo mô hình tham khảo
• Mô hình tham khảo
• Tham khảo dựa trên mạng nơ ron RBF
• Mô hình mạng nơ ron RBF
• Giải bài toán thủy lực hỗn hợp
• Công nghệ mạng Nơ ron tế bào
• Mạng nơ ron tế bào
• Phương trình thủy lực hỗn hợp
• Phương trình Saint venant
• Nhận dạng chữ số viết tay
• Multi layer perceptron
• Mô hình mạng nơ ron tích chập
• Kiến trúc CNN
• Kết hợp mạng Nơ ron và logic mờ
• Mạng Nơ ron và logic mờ
• Điều khiển quỹ đạo chuyển động
• Robot tự hành trong môi trường không xác định
• Môi trường không xác định
• Điều khiển phi tuyến phương tiện ngầm
• Mạng nơ ron thích nghi
• Phương tiện ngầm
• Điều khiển phi tuyến
• Chỉ số nén của đất
• Lựa chọn cấu trúc mạng nơ ron nhân tạo
• Dự báo chỉ số nén của đất
• Chỉ số nén Cc của đất đá
• Mô hình mạng nơ ron nhân tạo
• Mạng nơ ron nhân tạo đa lớp MLP
• Trí thông minh nhân tạo
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên