TAILIEUCHUNG - Về một phương pháp nhận dạng bền vững bộ lọc phi tuyến dùng mạng nơ ron.

Về một phương pháp nhận dạng bền vững bộ lọc phi tuyến dùng mạng nơ ron. Điều khiển học là ngành khoa học của thời đại mới, nghiên cứu truyền thông và điều khiển, tiêu biểu là Cơ chế điều chỉnh phản hồi, trong cơ thể sống, máy móc và sự kết hợp của cả máy móc lẫn sinh học, ví dụ như trường hợp hệ thống kinh tế - xã hội. | Tạp chí Tin học và Đĩêu khiền học 2005 137--142 VÊ MỘT PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG BÊN VỮNG BỘ LỌC PHI TUYẾN DÙNG MẠNG NƠRON ĐỒNG SĨ THIÊN CHÂU1 TRAN THỊ HOÀNG OANH2 1 Trường -Đại học bán công Tôn -Đức Thắng 2 Trường Đại học Công nghiệp Tp. Hồ ChíMinh Abstract. In this paper identification of systems is considered with input and output noises. Identification is very complicated and is absorbed by many researchers. There are many different approachs to identify many different systems such as conventional least square method self-organizing map to multilayer perceptron MLP or radial basis function RBF . In this paper we propose a robust adaptive method using RBF neuron network to identify linear and nonlinear systems. Tóm tắt. Bài báo giải quyết vấn đề nhận dạng hệ thống ở trường hợp có nhiễu đầu vào đầu ra. Nhận dạng là một vấn dề phức tạp và đang được nhiều nhà khoa học quan tâm. Có nhiều phương pháp nhận dạng cho nhiều đối tượng khác nhau ví dụ như phương pháp bình phương tối thiểu truyền thống phương pháp tự tổ chức SOM- Self-Organizing Map ứng dụng trong các mạng truyền thẳng hoặc mạng RBF. Trong bài báo này chúng tôi trình bày phương pháp nhận dạng thích nghi bền vững cho hệ tuyến tính và phi tuyến. 1. GIỚI THIỆU Nhận dạng hệ thống động là một lĩnh vực nghiên cứu mô hình toán các hệ thống đặc biệt là hệ phi tuyến từ các dữ liệu thu thập được theo thời gian bằng cách đo đạc hoặc quan sát. Cấu trúc của các mô hình mô tả hệ thống phi tuyến hay tuyến tính đều có chứa các thông số chưa biết. Các thông số này được xác định sao cho sai số giữa ngõ ra mô hình và ngõ ra thật sự của hệ thống được tối thiểu có nghĩa là mô hình có thể bám theo đặc tính động của hệ thống. Mô hình sau khi được nhận dạng có thể dùng để phân tích mô phỏng dự báo quan sát chẩn đoán hệ thống và thiết kế bộ điều khiển cho hệ thống đó 1 . Mạng nơron nhân tạo từ lâu đã được ứng dụng thành công trong việc nhận dạng và điều khiển nhiều loại hệ thống động phi tuyến khác nhau như các hệ thống trong

• 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