1 tổng quan về mạng nơron
nghiên cứu ứng dụng mạng noron nhân tạo nhận dạng tham số động cơ dị bộ rotor lông sóc
Ngày tải lên :
13/08/2014, 07:11
... TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON 1. 1 Cơ sở mạng noron 1. 1 .1 Mô hình nơron sinh học 1. 1 .1. 1 Chức năng, tổ chức hoạt động não người .4 1. 1 .1. 2 Mạng nơron sinh học .7 1. 1.2 Mạng ... Mạng nơron F Tần số dòng điện (Hz) KĐB Không đồng P Số cực từ động vi DANH MỤC CÁC HÌNH Số hiệu hình 1. 1 1. 2 1. 3 1. 4 1. 5 1. 6 1. 7 1. 8 1. 9 1. 10 1. 11 1 .12 2 .1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 2 .10 ... thông vii Trang 12 13 16 17 17 19 20 21 23 23 28 36 37 42 42 43 44 45 46 47 49 49 49 49 52 53 53 54 55 3.6 3.7 3.8 3.9 3 .10 3 .11 3 .12 3 .13 3 .14 3 .15 3 .16 3 .17 3 .18 3 .19 3.20 3. 21 3.22 3.23 3.24...
- 95
- 558
- 1
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MẠNG NƠRON TRONG NHẬN DẠNG CHỮVIẾT TAY RỜI RẠC HẠN CHẾTRỰC TUYẾN TRÊN TABLET PC
Ngày tải lên :
22/03/2014, 13:40
... Version 1. 5) 1. 3 Xác định toán .5 1. 4 Nội dung cấu trúc khóa luận Chương 2: TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH MẠNG NƠRON 2 .1 Giới thiệu mạng nơron nhân tạo 2 .1. 1 Mạng nơron ... 2 .1. 2 Lịch sử phát triển mạng nơron 2 .1. 3 So sánh mạng nơron với máy tính truyền thống .10 2.2 Nơron sinh học nơron nhân tạo 11 2.2 .1 Nơron sinh học 11 2.2.2 ... khóa luận tổng kết lại kết đạt chưa đạt được, từ nêu mục tiêu hướng phát triển đề tài Chương 2: Tổng quan mô hình mạng nơron Chương 2: TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH MẠNG NƠRON 2 .1 Giới thiệu mạng nơron nhân...
- 67
- 845
- 0
Nghien cứu ứng dụng mạng nơron trong nhận dạng và điều khiển đối tượng động học phi tuyến
Ngày tải lên :
18/04/2014, 19:30
... x1 TDL -1 LW 13 q r q xn IW 11 LW 21 qx (m +1) b1 rx q b2 LW32 m (m +1) x 1 t 1xr b3 rx 1x1 Hình 1. 5 Mạng nơron có đặc tính động học phi tuyến qx1 Các khâu TDL - TDL - có cấu trúc đƣợc thể hình 1. 6 ... trễ thứ hai mạng nơron Sơ đồ nhƣ sau: TDL-2 n P n x1 TDL -1 LW 13 q r q xn IW 11 LW 21 qx (m +1) b1 rx q b2 LW32 m (m +1) x 1 T 1xr b3 rx 1x1 Hình 1. 7 Sơ đồ dùng để huấn luyện mạng qx1 Số hóa Trung ... 16 1. 1.2 Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural network - ANN) 17 1. 1.3 Cấu trúc mạng nơron 19 1. 1.4 Huấn luyện mạng nơron 23 1. 2.Tình hình nghiên cứu nƣớc liên quan đến...
- 101
- 920
- 4
Mạng nơron và ứng dụng mạng nơron trong nhận dạng cảm xúc trên khuôn mặt người
Ngày tải lên :
25/03/2015, 09:44
... S S 1, 1 w S1 , R w 1 b1 1 bS1 1, 1 w z1 f a1 b12 f a z1 S f wS22 ,S1 a1 S b2 f zS 2 aS 2 f z2 a f a2 w13 ,1 wS33 ,S b22 aS z Hỡnh 1. 8 - bS 1 w12 ,1 1 b 11 b2 z1 wS ,S b13 z13 f f a13 b2 ... vo Lp th nht p W1 Rx1 S1xR z1 1 R S x1 b1 Lp th hai f W2 a1 S1x1 S2xR S1 S1x1 a1=f 1( W1.p+b1) z2 Lp th ba S x1 b2 f S2 S2x1 a2=f 2(W2.p+b2) W3 a2 S2x1 S1xR z3 b3 S x1 S3x1 a3 S3x1 f3 S3 a3=f 3(W3.p+b3) ... p w12 ,1 a1 b a1 w12 ,1 wS22 ,S1 b2 a1=logsig(W1p+b1) a2=purelin(W2a1+b2) Hỡnh 1. 12 - Vớ d mng nron xp x hm Gi s rng nhng giỏ tr ca cỏc trng s v lch cho mng ny l: 1 w1 ,1 10 , w1 ,1 10 , b1 10 ,...
- 85
- 1K
- 4
Một phương pháp nhận dạng văn bản tiếng việt nghiên cứu các phép xử lý và nhận dạng văn bản, ứng dụng mô hình markov ẩn trong nhận dạng cấu trúc chữ việt
Ngày tải lên :
08/07/2015, 20:09
... {q.ỉt=l = m ạx{p( 01, ,0k _1, q1, qk _1| X)]aq _ljbj(Ok) k {qt ìt=i Vì xét dây qi, q2, qic -1 qk nhận giá trị từ tới N Vậy công thức viết f(k j) = m a x ( [ P ( 1, , k _1, q 1, q 2, ,qk _1 =i|?i)].aij.bJ( ... trạng thái tập kỷ hiệu quan sát: N = M = 3; V = ịl, 2, 3} 7T= ị = (1, 0, ), Ma trận xác suất chuyển: 0.5 0 0.5 0.5 0 1. 0 0.98 0. 01 0. 01' 0. 01 0.98 0. 01 0. 01 A = {ũịị} 0.5 0. 01 0.98 Ma trận xác suất ... (1 < i < N ) (VI 1. 3) Giải công thức truy hồi, với t = 1, 2, T - 1, < j < N (VI 1. 4) Kết thúc N (VI 1. 5) Đẽ giải thích công thức truy hồi (VI 1. 4) ừong bước 2, cần tính xác suất cua phần dãy quan...
- 86
- 874
- 1
tóm tắt luận văn thạc sĩ kỹ thuật NGHIÊN cứu ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG NHẬN DẠNG và điều KHIỂN đối TƯỢNG ĐỘNG học PHI TUYẾN
Ngày tải lên :
19/08/2015, 09:43
... ngày 14 tháng 10 năm 2 010 Người thực Phạm Văn Hưng CHƯƠNG TỔNG QUAN VIỆC ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG NHẬN DẠNG VÀ ĐIỀU KHIỂN ĐỐI TƯỢNG ĐỘNG HỌC PHI TUYẾN 1. 1 Giới thiệu tóm tắt mạng nơron 1. 1 .1 Mạng ... *[-0.4220 1. 9542 -1. 83 71 -0.83 61] '; net.lw {1, 3} =[-2 .16 72 0.9400 0.5578 1. 9932]'; net.lw {1, 5} =[0.2532 -0.4862 -1. 119 2 0. 516 7]'; net.b {1} = [2.2229 -0.7450 -0.7357 -2. 213 2]'; net.b{2} = [ -1. 8333 ... thành loại sau: Mạng nơron động học tuyến tính: Quan hệ vào mạng nơron có tính chất động học tuyến tính Mạng nơron phi tuyến tĩnh: Quan hệ vào mạng có tính chất phi tuyến tĩnh Mạng nơron động học...
- 32
- 507
- 0
Nhận dạng chữ viết tay hạn chế dựa trên mô hình mạng nơron kết hợp với thống kê ngữ cảnh
Ngày tải lên :
25/03/2015, 10:01
... 1. 1 T n g quan v mng n ro n 1. 1 .1 C u trỳc ca mt n r o n 1. 1.2 Cỏc ph ng phỏp hun luyn m t mng n r o n 10 1. 2 Qui trỡnh chung ca m t h nhn d ng c h 12 ... 12 1. 2 .1 Phõn lp m u .12 1. 2.2 N hn dng b n 13 1. 3 M n g M L P v ng dng nhn dng c h 16 1. 3 .1 C u trỳc mt P e rc e p tro n 16 1. 3.2 K in trỳc ... cụng thc (2 .1 ) v (2.2) 3.2) Tớnh giỏ tr cỏc u ca cỏc lp HI, H2, theo cỏc cụng thc (1. 6), (1. 7) v (1. 20), vi m = 2, 3, B c 4: 4 .1) Tớnh sai s ca lp theo cụng thc (1. 27), (1. 19) v (1. 21) , vi m =4...
- 103
- 770
- 0
Nghiên cứu hệ mờ nơron theo mô hình takagi – sugeno để nhận dạng đối tượng phi tuyến
Ngày tải lên :
18/04/2014, 19:31
... thụng s cho (1. 11) nh sau : pi 0; pi pi i = 1, 2, ,m Nh vy mụ hỡnh ỏnh giỏ (1. 11) c m rng vi : x T x1 , x2 , , xv , p1 , p2 , , pm (1. 12) u T u1 , u , , uv ,0,0, , (1. 13) f T f1 , ( x, u, ... p (1. 16) p x1 ij i x1 pj s dng (1. 11) v (1. 16) cú th vit : x f x f pt x p p f T f x p (1. 17) , (0) x0 p (1. 18) Ly tớch phõn (1. 18) nhn c phc v cho quỏ trỡnh nhn dng 1. 1.3.2 Mt s phng ... vi lut hp thnh R1 v R2 Khi ú lut m T-S cú dng: R1 : if x1 is A1 and x2 is A1 then y f1 a1 a1x1 a1 x 2 (2. 41) 2 R : if x1 is A1 and x is A then y f2 a a x1 a x 2 (2.42) x1; x l cỏc bin...
- 65
- 849
- 4
Ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo trong dự báo kinh tế trường hợp thị trường chứng khoán việt nam
Ngày tải lên :
16/08/2014, 11:16
... 9 51 MLN 9 61 MSE 0,0 016 10352 0,0 016 60062 0,000475635 0,000 612 894 MAE 0,026933572 0,0 311 46098 0, 019 459597 0, 018 0 910 13 r 0,8377260 21 0,94 310 7444 0,9827 714 87 0,978 016 43 Mặc dù cấu trúc mạng ANN tuyến ... 9 31 MLN 9 41 MLN 9 51 MLN 9 61 Kết trình huấn luyện mạng ANN cho kết bảng 2.9 24 Bảng 2.9: Kết kiểm định mẫu cấu trúc mạng MLN 9 31, MLN 41, MLN 9 51, MLN 9 61 Chỉ tiêu MLN 9 31 MLN 9 41 MLN 9 51 ... cấu trúc mạng phù hợp với liệu biến số khảo sát 27 Bảng 2 .12 : Kết kiểm định mẫu cấu trúc mạng MLF 43 21 MLF 44 31 GNN 4 31 Performance MLF 4 41 MSE 0,0 017 019 37 0,0 019 1072 0,0 017 95325 0,0 016 92893...
- 460
- 1.1K
- 11
Nghiên cứu hệ mờ nơron theo mô hình Takagi sugeno để nhận dạng và điều khiển đối tượng động học phi tuyến
Ngày tải lên :
07/11/2014, 18:25
... 10 Chng Tng quan v nhn dng; lý thuyt m; mng nron 13 1. 1 Tng quan v nhn dng 13 1. 1 .1 nh ngha 13 1. 1.2 S lc v s phỏt trin ca cỏc phng phỏp nhn dng 13 1. 1.3 Cỏc phng phỏp nhn dng h phi tuyn 14 1. 1.3 .1 ... thụng s cho (1. 11) nh sau: p i 0; p i p i i = 1, 2, ,m Nh vy mụ hỡnh ỏnh giỏ (1. 11) c m rng vi: x T x1 , x , , x v , p1 , p , , p m (1. 12) u T u1 , u , , u v ,0,0, ,0 (1. 13) f T f1 , ( x, ... cú h dng (1. 15), hm ma trn nhy ca u ca h thng c xỏc nh bng: x p hoc: (1. 16) x1 p ij i x1 pj S dng (1. 11) v (1. 16) cú th vit: x f x f pt x p p f T f , x p (1. 17) (0) x p (1. 18) Ly tớch...
- 56
- 530
- 0
nghiên cứu cơ chế làm việc của bộ não mô hình mạng nơron nhân tạo
Ngày tải lên :
19/01/2015, 08:53
... C5 T1 Next Phep AND y = x1 x x x m Cõn thoa man iờu kiờn : Nờu x1 = 1, x2 = 1, x3 = 1, , xm = thi y = x1 = 0, x2 = 1, x3 = 1, , xm = thi y = x1 = 0, x2 = 0, x3 = 1, , xm = thi y = x1 = ... W (1) = y (1) x (1) Back 1 1,5 1, 5 = 1 1 = 0,5 0,5 0 C4 T4 Next Cõp nhõt lõn th nhõt (ờ tinh cho lõn th 2) W (2) = W (1) + W (1) Bc2: Tinh õu vi bụ mõu vao th hai y(2) Back 1, 5 ... = = 1 1 1, 5 1, 5 0,5 1, 5 1, 5 2,5 + = = 0,5 0,5 1, 5 1, 5 C4 T4 Next Bc 3: Tinh õu vi bụ mõu vao th ba y(3) ữ ữ = sgn w (3)T x (3) = sgn [ 1, 5;...
- 132
- 796
- 0
Nhận diện khía cạnh kinh tế của các mô hình sản xuất trong các dạng đê bao vùng phía bắc sông tiền, đồng tháp mười
Ngày tải lên :
01/07/2015, 05:59
... 4 ,11 177 -1, 64662 -1, 5633 -2,23843 P-Value 0,0 012 0,0 012 0,0 014 0,0023 U LI B Parameter CONSTANT CHIPHICHUANBIDAT (10 00 d) CHIPHIGIEOSAVACAYDAM (10 00 d) CHIPHIGIONG (10 00 d) Standard Error 13 ,7453 ... CHIPHILAMDAT (10 00 d/ha) CHIPHIPHANBON (10 00 d/ha) CONG DAM (10 00 d/ha) MATDOTOM (con/m2) Estimate 11 ,5009 -0,0 018 113 3 0,000263804 0,0000639624 0,005 412 1 -0,3 819 08 Standard Error 3,32885 0,00599 514 0,000828296 ... 0, 011 7576 0,0 218 124 0, 010 2208 N TT R-squared = 93,9825 percent, R-squared (adjusted for d.f.) = 18 ,7477 percent, Standard Error of Est = 10 ,3 715 , Durbin-Watson statistic = 1, 7 314 (P = 0,0 014 7)...
- 12
- 244
- 0
tóm tắt luận văn thạc sĩ kỹ thuật NGHIÊN cứu hệ mờ NƠRON THEO mô HÌNH TAKAGI – SUGENO đề NHẬN DẠNG
Ngày tải lên :
18/08/2015, 19:55
... = Vi: à1f1 + f 1 + 1 = A1 (x1 ).à A1 (x ) (2 .16 ) = A (x1 ).à A2 (x ) (2 .15 ) Mng nron thc hin lut m (2 .13 ), (2 .14 ) cú cu trỳc nh hỡnh 2.8: A 11 A1 (x1 ) x1 A 12 1 1 àA1 (x ) A2 A (x1 ) x2 ... vi lut hp thnh R1 v R2 Khi ú lut m T-S cú dng: 1 R1 : if x1 is A1 and x is A1 then y = f1 = a + a 1x1 + a x 2 (2 .13 ) 2 2 R : if x1 is A1 and x is A then y = f = a + a x + a x (2 .14 ) x ; x l cỏc ... m trc õy khú thc hin c Kt cu lun ỏn M u Chng 1: Tng quan v nhn dng; lý thuyt m; mng nron 1. 1 Tng quan v nhn dng 1. 2 Tng quan v lý thuyt m 1. 3 Tng quan v mng Nron Chng 2: Nhn dng v iu khin i tng...
- 27
- 432
- 1
tóm tắt luận văn thạc sĩ kỹ thuật nghiên cứu hệ mờ nơron theo mô hình takagi – sugeno để nhận dạng đối tượng phi tuyến
Ngày tải lên :
18/08/2015, 20:47
... Chương 1: Tổng quan nhận dạng; lý thuyết mờ; mạng nơron 1. 1 Tổng quan nhận dạng 1. 2 Tổng quan lý thuyết mờ 1. 3 Tổng quan mạng Nơron 1. 4 Kết luận chương Chương 2: Nhận dạng đối tượng hệ mờ nơron ... hình 3 .18 25 40 35 20 30 25 15 20 10 15 10 5 0 10 15 20 25 30 10 15 20 Hình 3 .17 b Trọng số a1 (30s) Hình 3 .17 a Trọng số a0 (30s) 19 25 30 10 30 25 20 15 10 -2 -4 -5 10 15 20 25 30 Hình 3 .17 c Trọng ... (2.43) 1 = µ A1 ( x1 ).µ A1 ( x ) Với: (2.44) µ = µ A ( x1 ).µ A ( x ) Mạng nơron thực luật mờ (2. 41) ,(2.42) có cấu trúc Hình 2 .10 : A 11 µ A1 ( x ) x1 A1 µ 1 µ A1 ( x ) µ A (x ) x2 y A 21 A22 µ...
- 25
- 281
- 0
Sử dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo để ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến trốn thuế trong cơ chế tự khai tự nộp
Ngày tải lên :
09/09/2015, 23:13
... 72.6 01 11. 656 15 .8 61 16.794 21. 2 91 23.229 20.943 7.3 61 9.088 9. 511 10 .755 13 . 210 11 .966 30 -DNNN a phương QD Thu khác 10 .535 10 . 019 8.976 13 .646 14 .542 17 .697 23.000 24.979 15 .14 3 15 .999 22. 611 ... 62.6 61 122.83 13 9.53 2009 63 .12 7 64.746 10 2.56 10 3.33 2 010 84.800 87. 413 10 3.08 13 5. 01 2 011 98.996 10 5 .16 7,6 10 6.23 12 0. 31 2 012 12 3.300 10 9.076 88.46 10 3.72 Ngu n:C c thu TPHCM Qua b ng s li ... 2007-2 012 ơn v : t ng NĂM CH TIÊU 2007 T ng thu NSNN a bàn Thu t SXKD I DNNN -DNNN Trung Ương H 2008 2009 2 010 2 011 2 012 50.998 72. 716 78 .17 3 10 5 .14 7 13 1.967,6 15 0.876 31. 2 71 44.6 51 47.336 61. 600 71. 829...
- 74
- 420
- 1
Dự báo tốc độ tăng trưởng kinh tế Việt Nam Sự vượt trội của mô hình Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) so với mô hình Hồi quy tuyến tính truyền thống.pdf
Ngày tải lên :
22/09/2012, 16:55
... 2 .1. 1 Nơ-ron sinh học 2 .1. 2 Nơ-ron nhân tạo 11 2 .1. 3 Mạng thần kinh nhân tạo 13 2.2 Các dạng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo 14 2.2 .1 Mạng thần kinh ... truyền thẳng 14 2.2 .1. 1 Mạng thần kinh truyền thẳng đơn giản 14 2.2 .1. 2 Mạng thần kinh truyền thẳng đa lớp 15 2.2 .1. 3 Mạng thần kinh bổ sung 17 2.2.2 Mạng thần kinh nhân ... tiếp 18 2.2.2 .1 Mạng thần kinh hồi tiếp Jordan 19 2.2.2.2 Mạng thần kinh hồi tiếp Elman 19 2.3 Huấn luyện Mạng thần kinh nhân tạo 20 2.3 .1 Quá trình học Mạng thần...
- 109
- 3.4K
- 20