... ứngdụng Các hệ thống có đặc trưng trên, ngày hoàn thiện, tiếp cận tới hệ thống thần kinh người Điều giải thích cho tên gọi MạngNeural (Neural Network) III Mộtsốứngdụngtriểnkhaithànhcông ... MẠNGNEURAL Phân loại mạngNeural I Việc phân loại mạngNeural dựa số tiêu chí khác nhau, dựa tiêu chí đặc trưng khả học mạng Neural, theo tiêu chí mạngNeural chia làm hai loại: - MạngNeural ... chuyên đề: Cơ sở tri thức ứngdụng Mô hình mạngNeural II Để thực hệ thần kinh sinh học, NeuralmạngNeural phải xây dựng dựa số nguyên tắc sau: - Một nút mạng (một Neural) nhận giá trị đầu vào...
... output mạng tìm hiểu trước Lớp nơron mạng nơi nhận input và phát output Như số nơron mạng phải sốthành phần input sốthành phần output Ngoài mạng Hopfield nhận inputs -1 hay Hàm truyền vào mạng ... phần này, lưu ý mạng Hopfield khôi phục thànhcông ảnh số ví dụ mà bạn lưu trữ mạng không vượt 0.15N, với N số nơron Ngoài nên nhớ N sốthành phần input Chẳng hạn, bạn lưu trữ ảnh 10 số từ tới phần ... ngược Trong công trình nghiên cứu mạng Hopfield người ta tìm nhiều ứng dụng, đặc biệt nhớ liên kết toán tối ưu Mạng nơron Hopfield Cấu trúc mạng Hopfield Về mặt cấu trúc mạng Hopfield mạng có lớp...
... toàn -6dB/octave tần số tăng lên - Do cần phải bù +6dB/octave toàn băng tần Điều gọi preemphasis tín hiệu - Trong xử lý tín hiệu số, dùng lọc thông cao có tần số cắt 3dB tần số phạm vi từ 100Hz ... MARKOV ҬN PHҪN 1: KHÁI NIӊM Mô hình Markov ẩn: - Các thành phần mô hình Markov ẩn: N số lượng trạng thái mô hình M: số ký hiệu quan sát ứng với trạng thái Ma trận phân phối xác suất chuyển ... nghiên cứu nhận dạng tiếng nói cuối thập niên 40, phát triển nhanh chóng máy tính đóng góp phần quan trọng - Trong công nghiệp, tay mắt người tận dụng cách triệt để, việc điều khiển giọng nói có lợi...
... thuyết mạng nơron hình thành phát triển nhiều vấn đề chưa giải trả lời ứngdụngmạng nơron nhân tạo nhận dạng tham số vấn đề thời Nghiên cứu nhằm bổ sung phần lý luận mạng nơron, ứngdụngmạng ... 2.1 áp dụngmạng nơron lý thuyết phân tích tương quan cho toán nhận dạng 2.3.1 Khả dùngmạng nơron nhận dạng thông số trình 2.3.2 Nhận dạng thông số sử dụngmạng nơron Quá trình y + u Mạng nơron ... Kết chứng minh tính đắn thuật toán, chương trình sử dụng đề tài 4.5 hướng phát triển đề tài Đề tài ứngdụngmạng nơron thuật toán tương quan cho toán nhận dạng trình nghiên cứu phát triển bư...
... làm đầy đối tượng Hàm “buoc2.m” : sử dụng hàm “lthong_vuong.m” để làm đầy vùng liên thông lần Kết : trang Nhận dạng biển báo Dùng hàm “cuctri.m” : để lấy sốthành phần liên thông điểm min,max khung ... ảnh có bố cục & phân bố màu giống biển báo (giải phức tạp) trang Nhận dạng biển báo Các hàm sử dụng chương trình : Xác định biển báo cấm đỗ xe Hàm : main(‘đường dẫn tới ảnh’) Ví dụ : main('C:\1.jpg') ... “buoc3.m” : kết hợp với vùng màu đỏ ta khung hình sau : Hàm “buoc4.m” : Sau kiểm tra khung ảnh có thành phần liên thông đóng khung lên ảnh ban đầu Ta ảnh kết với vị trí khung màu đỏ: trang Nhận...
... người nên được áp dụngsốứngdụng nhận dạng thẻ cước Nó được phát triển mạnh mẽ từ năm 1990 có tiến công nghệ video ngày ứngdụng của xác định mặt người trở nên phổ biến sống Bài toán xác ... (-1, 1) nhãn của mẫu (1 ứng với object, -1 ứng với background) Bước2 Khởi tạo trọng số ban đầu cho tất mẫu: với m số mẫu (ứng với object y = 1) l số mẫu sai (ứng với background y = -1) ... ảnh bất kỳ ( ảnh kỹ thuật số) Kỹ thuật nhận biết đặc trưng của khuôn mặt bỏ qua thứ khác : tòa nhà, cối, thể , Ứngdụng phương pháp xác đinh mặt người Có nhiều ứngdụng được thiết kế như:...
... vào mạng (sử dụng tọa độ decac) − Để gia tăng độ phân biệt ta đưa thêm số điểm minutiae phần tư mặt phẳng ảnh vào bốn ngõ vào khác mạng 3 .Số lớp sử dụng Từ kinh ngiệm thực nghiệm sử dụngmạngneural ... Mạng hồi quui lan truyền ngược 35 CHƯƠNG 4: NHẬN DẠNG VÂN TAY BẰNG MẠNGNEURAL 4.1 GIỚI THIỆU: Phương pháp nhận dạng vân tay mạngneural nhân tạo (Artificial Neural Network) huấn luyện mạngneural ... trọng số cc lin kết – gọi l học cấu trc 3.2 MỘTSỐ MƠ HÌNH MẠNG NEURON Mạng truyền thẳng (Feedforward neural Networks) a Mạng Perceptron đơn lớp 23 Hình 21: Mạng perceptron đơn lớp -Tập mẫu tín hiệu...
... người nên được áp dụngsốứngdụng nhận dạng thẻ cước Nó được phát triển mạnh mẽ từ năm 1990 có tiến công nghệ video ngày ứngdụng của xác định mặt người trở nên phổ biến sống Bài toán xác ... (-1, 1) nhãn của mẫu (1 ứng với object, -1 ứng với background) Bước2 Khởi tạo trọng số ban đầu cho tất mẫu: với m số mẫu (ứng với object y = 1) l số mẫu sai (ứng với background y = -1) ... ảnh bất kỳ ( ảnh kỹ thuật số) Kỹ thuật nhận biết đặc trưng của khuôn mặt bỏ qua thứ khác : tòa nhà, cối, thể , Ứngdụng phương pháp xác đinh mặt người Có nhiều ứngdụng được thiết kế như:...
... nhận dạng riêng biệt cho lĩnh vực ứngdụng định Hướng liên quan đến KH công nghệ, ứngdụng tin học, máy tính điện tử, khoa học máy tính, kỹ thuật học 1.1.2 Mộtsố ví dụ nhận dạng dẫn đến định nghĩa ... hóa thành véc tơ không gian KG Euclid n chiều Rn Mộtsố ví dụ Ví dụ 1.4 Mã hóa dạng chữ số Trên mặt phẳng chứa chữ số 5, ta dựng hệ tọa độ 0xy, sau vẽ họ đường thẳng song song với 0x, 0y tạo thành ... khối cảm biến phân hoạch thành lớp xác định với dạng mẫu tương ứng lưu trữ vào nhớ nhận dạng xếp lớp dạng Khái niệm sai số hệ nhận dạng Mộtsố hệ nhận dạng gọi phạm sai số dạng thực chất thuộc...
... DANH MỤC HÌNH VẼ MẠNGNEURAL NHÂN TẠO VÀ MẠNGNEURAL NHÂN TẠO TRUYỀN THẲNG 1.1 Sơ lược mạngneural nhân tạo 1.1.1 Lịch sử phát triển Sự phát triểnmạng nơron trải qua trình đưa khái ... luyện mạng nhiều lớp vài nhà nghiên cứu độc lập tìm như:David Rumelhart, James McCelland, Đó câu trả lời cho Minsky-Papert 1.1.2 Ứngdụng Trong trình phát triển, mạng nơron ứngdụngthànhcông ... 1.7: Mạng nơron hồi quy (Recurrent neural network) 1.5 Mạng học Chức mạng nơron định nhân tố như: hình trạng mạng (số lớp, số đơn vị tầng, cách mà lớp liên kết với nhau) trọng số liên kết bên mạng...
... 5.3.1 Học có giám sát 5.4 Phân loại mạngneural nhân tạo 5.2.2 Mạng quy hồi 5.3 50 5.2.1 Mạng dẫn tiến 5.2 49 56 Ứngdụngmạngneural nhận dạng ký tự số biển số xe 59 CHƢƠNG 6: VI XỬ LÝ PIC 16F887 ... pháp phát biển số 4.1.1 Đặc trưng Haar-Like 4.1 40 Chƣơng 5: MẠNGNEURAL NHÂN TẠO 5.1 49 Khái niệm 49 iv 5.1.1 Neural nhân tạo 5.1.2 Mạngneural nhân tạo 52 52 Huấn luyện mạngneural 53 54 5.3.2 ... hình neural nhân tạo 49 Hình 5.2: Sơ đồ đơn giản mạngneural nhân tạo 51 Hình 5.3: Mạng tiến với mức neural 52 Hình 5.4: Mạng tiến kết nối đầy đủ với mức ẩn mức đầu 52 Hình 5.5 : Mạng hồi quy neural...
... nghiên cứu luật số lớn mảng biến ngẫu nhiên Các luật số lớn cổ điển chủ yếu tập trung nghiên cứu cho dãy số biến ngẫu nhiên độc lập nhận giá trị thực Một hướng phát triển luật số lớn cổ điển nghiên ... chọn đề tài Luật số lớn nói riêng, định lý giới hạn lý thuyết xác suất nói chung nhiều nhà toán học quan tâm nghiên cứu Luật số lớn có nhiều ứngdụng thống kê, kinh tế, y học số ngành khoa học ... nghiên cứu Chúng sử dụng phương pháp nghiên cứu lý thuyết thực đề tài Về mặt kỹ thuật, sử dụng ba phương pháp chứng minh luật số lớn Đó phương pháp chặt cụt, phương pháp sử dụng bất đẳng thức...
... bệnh Trong công nghiệp, ứngdụng phân tích ảnh áp dụng cách rộng rãi Đó ứngdụng việc phát kiểm tra lỗi sản phẩm, đặc biệt lĩnh vực robot tự động Các robot tự động sử dụng ngày rộng rãi công nghiệp ... ảnh số 13 1.1.2 Các ứngdụng xử lý ảnh số 14 1.1.3 Các bước xử lý ảnh số 15 1.2 Giới thiệu chung phân tích ảnh 16 1.2.1 Khái niệm 16 1.2.2 Các ứngdụng ... xử lý ảnh đồ họa phát triển cách mạnh mẽ gặt hái nhiều thànhcông góp phần vào phát triển chung ngành công nghệ thông tin Các phương pháp xử lý ảnh bắt nguồn từ hai ứng dụng: nâng cao chất lượng...
... luyện mạng; Ứngdụngmạngneural để mô liệu Sơ đồ khối mạng lan truyển ngược biết sau (hình) Mục tiêu MạngNeural gồm tất Ngõ kết nối(được gọi trọng số) neural Ngõ vào So sánh Điều chỉnh trọng số ... mạngneural đơn giản Mạngneural gồm lớp xuất, lớp ẩn Hình 2.9: Cấu trúc mạngneural lớp 2.3.2.1.2 Mạng truyền thẳng nhiều lớp 29 Hình 2.10: Cấu trúc mạngneural nhiều lớp Mạngneural nhiều lớp giải ... phương sai sốmạng neural: (2.25) m tổng sốneural lớp - Giá trị đầu neural j lớp bất kỳ: (2.26) 35 Với Trong liên kết từ đầu vào thứ i đến neural thứ j, trọng số giá trị đầu vào thứ I đến neural...
... c th c i H c Nông Lâm Thành Ph H Chí Minh, th i gian tháng t tháng c hi c k t qu kh n v trí nh n d ng th c hi n c u c c xem k t qu th c hi n t t k t qu i th c hi n thànhcông lý nh nh n d ng v ... CCD CMOS Tuy nhiên hai c m bi c ch t o theo hai k thu t hoàn toàn khác Trong th c t hi công ngh tiên ti công ngh ng camera CCD có c ch u không h m, th m nh riêng tùy theo nhu c u ng d ng hình ... S bi i t RGB thành CMY Mô hình màu HSV Hình 2.8 Mô hình màu HSV o o , màu lam 240 o , màu o ình chóp 12 Mô hình màu HLS góc o Các m HSV Hình 2.9 Mô hình màu HLS o 13 2.1.3.3M t s công c tr giúp...
... định mạng G’ từ mạng G cho sau: u[6] s[7] t[6] v[8] Hình Mạng G với khả thơng qua cung đỉnh u- u- s+ s7 t+ t6 v+ v- Hình Mạng G’ tương ứng với khả thơng qua cung Mộtsố tốn tối ưu tổ hợp ứngdụng ... số chẵn Từ suy tổng thứ (chính tổng bậc đỉnh lẻ) phải số chẵn, tất số hạng số lẻ nên tổng phải gồm số chẵn số hạng Vì số đỉnh bậc lẻ phải số chẵn Ta xét thuật ngữ tương tự cho đồ thị có hướng ... hai lần Xét mạng máy tính Một câu hỏi đặt hai máy tính mạng trao đổi thơng tin với trực tiếp qua kênh nối chúng thơng qua vài máy trung gian mạng? Nếu sử dụng đồ thị để biểu diễn mạng máy tính...
... định mạng G’ từ mạng G cho sau: u[6] s[7] t[6] v[8] Hình Mạng G với khả thơng qua cung đỉnh u- u- s+ s7 t+ t6 v+ v- Hình Mạng G’ tương ứng với khả thơng qua cung Mộtsố tốn tối ưu tổ hợp ứngdụng ... số chẵn Từ suy tổng thứ (chính tổng bậc đỉnh lẻ) phải số chẵn, tất số hạng số lẻ nên tổng phải gồm số chẵn số hạng Vì số đỉnh bậc lẻ phải số chẵn Ta xét thuật ngữ tương tự cho đồ thị có hướng ... hai lần Xét mạng máy tính Một câu hỏi đặt hai máy tính mạng trao đổi thơng tin với trực tiếp qua kênh nối chúng thơng qua vài máy trung gian mạng? Nếu sử dụng đồ thị để biểu diễn mạng máy tính...