Nguồn: Bài giảng, 2011
Mã số: 27481 2016 110.4 kB 11 1,013 0  0  

Dạng ghi chép bài giảng. Bài 1 : Tập Mờ ( 10 h) Bài 2 : Logic mờ Bài 3 : Bộ Điều khiển mờ. Phần 2. MẠNG NƠRON ( NEURAL NETWORK ) | Xem..

Nguồn: Học viện Kỹ thuật Quân sự, 2013
Mã số: 26086 2015 7.5 MB 356 6,896 0  0  

Giới thiệu chung về mạng neuron Bài 1: Mạng nơron nhân tạo - giới thiệu chung Bài 2: Mô hình, kiến trúc mạng nơron và các bài toán cơ bản Bài 3: Perceptron Bài 4: Luậthọc HEBB Bài 5-6: Quy tắc học Widrow-HOFF Bài 7-8: Mạng nhiều lớp (MLP) và thuật toán “Lan truyền ngược” Bài 9: Quy tắc học liên kết Bài 10-11: Quy tắc học thi đấu Bài 12-13: Mạng Radial Basis.. | Xem..

Nguồn: Luận văn, 2002
Mã số: 22716 2012 975.0 kB 80 20,999 0  0  

Luận văn cao học này được thực hiện với mục đích tìm hiểu và làm sáng tỏ một số khía cạnh về mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp, thuật toán lan truyền ngược và ứng dụng chúng trong giải quyết các bài toán trong lĩnh vực dự báo dữ liệu. Mở đầu Chương I: Các khái niệm cơ bản về mạng nơron Chương II. Mạng nơron truyền thẳng và thuật toán.. | Xem..

Nguồn: Trường Đại học Đà Lạt, 2006
Mã số: 22442 2012 452.4 kB 36 13,720 0  0  

Đề tài khoa học cấp Bộ B2005-29-34. Lời mở đầu Phần I. Một số kết quả về thuật giải di truyền và mạng nơron 1. Ứng dụng chiến lược động trong thuật giải di truyền giải một lớp bài toán tối ưu toàn cục 2. Cải thiện khả năng học của mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp Phần II. Một số kết quả về nung luyện mô phỏng 1. Sự hội tụ của thuật toán nung luyện mô phỏng trong trường hợp rời rạc 2. Nung luyện mô phỏng: một số nhận.. | Xem..

Nguồn: Trường Đại học Công nghiệp Tp. HCM, 2012
Mã số: 21582 2012 1.7 MB 212 13,689 0  1  

Lời nói đầu Chương 1: Hệ thống điều khiển phi tuyến Chương 2: Điều khiển tối ưu Chương 3: Điều khiển thích nghi Chương 4: Điều khiển mờ và mạng nơron Chương 5: Các ứng dụng Tài liệu tham khảo | Xem..

Nguồn: Viện Nghiên cứu điện tử, tin học, tự động hóa, 2009
Mã số: 20467 2011 1.5 MB 166 18,116 0  1  

Luận án tiến sĩ kỹ thuật. Mở đầu Chương 1: Tổng quan Chương 2: Điều khiển ổn định các hệ thống khả tuyến tính hóa phản hồi bằng phương pháp thay thế ước lượng hàm trạng thái Chương 3: Phương pháp thay thế ước lượng hàm trạng thái dùng bộ xấp xỉ mờ nơron Chương 4: Điều khiển thích nghi trực tiếp dùng hệ mờ nơron trong phương pháp thay thế ước lượng hàm trạng thái Kết luận và kiến.. | Xem..

Nguồn: Trường ĐH Nông nghiệp I Hà Nội, 2010
Mã số: 19368 2011 1.8 MB 15,643 0  0  

Chương 1. Giới thiệu về mạng nơron Chương 2. Ôn lại một kiến thức toán học Chương 3. Perceptron đơn lớp Chương 4. Perceptron đa lớp Chương 5. Một số phần mềm cho mạng Perceptron Một số chuyên đề nghiên cứu. | Xem..

Nguồn: Internet, 2011
Mã số: 17121 2011 5.4 MB 8,137 0  0  

Công cụ và các thư viện lập trình ứng dụng mạng nơron trong Matlab; giới thiệu khái niệm, mô hình toán học, giản đồ toán, mô hình mạng, mã trình.. | Xem..

Nguồn: Bài giảng, 2011
Mã số: 16798 2011 7.6 MB 8,163 0  0  

Trí tuệ nhân tạo nâng cao. - Trí tuệ nhân tạo là gì? - Uncertainty - Mạng Bayes - Học máy - Hidden Markov Models - Clustering (Phân cụm) - EM Algorithm | Xem..

Nguồn: Internet, 2010
Mã số: 15707 2010 1.2 MB 16 8,155 0  0  

Lý thuyết mạng tế bào nơron. I. Introduction II. Architecture of cellular neural networks III. Dynamic range of cellular neural networks IV. Stability of cellular neural networks V. Computer simulations of a simple cellular neural network VI. Multi-layer cellular neural networks VII. Relation to partial differential equation and cellular automata VIII. Concluding remarks | Xem..

Nguồn: Trường Đại học SPKT Tp.HCM, 2010
Mã số: 15749 2010 4.5 MB 14,694 2  0  

Lời nói đầu Chương Một: Mở đầu Chương Hai: Tập Mờ (FUZZY) và các quan hệ Chương Ba: Hệ thống mờ Chương Bốn: Phép xâu chuỗi mờ Chương Năm: Kỹ thuật kiến tạo hệ mờ Chương Sáu: Điều khiển mờ dùng nền tri thức Chương Bảy: Mạng nơrôn nhân tạo Chương Tám: Điều khiển mờ và điều khiển dùng mạng nơrôn Phụ lục | Xem..

Nguồn: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, 2006
Mã số: 12223 2010 940.6 kB 102 9,378 0  0  

Lời nói đầu Chương 1. Khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức trong CSDL Chương 2. Kỹ thuật khai phá dữ liệu sử dụng mạng nơron và giải thuật di truyền Chương 3. Tích hợp giải thuật di truyền với giải thuật huấn luyện mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp Chương 4. Ứng dụng trong bài toán dự báo dữ liệu Kết luận Tài liệu tham khảo | Xem..

Nguồn: Chưa xác định, 2010
Mã số: 12740 2010 405.9 kB 6 11,131 1  0  

Phương pháp tính momen là một phương pháp phổ biến trong điều khiển robot hiện đại. Nó cho phép loại bỏ được tất cả các thành phần phi tuyến và liên kết chéo trong robot. Nhược điểm của phương pháp này là các tham số phi tuyến thường không được ước lượng chính xác và quá trình tính toán phức tạp đòi hỏi thời gian thực. Vì vậy trong thực.. | Xem..

Nguồn: Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp, 2010
Mã số: 11897 2010 2.1 MB 170 16,300 14  2  

Lời nói đầu Chương 1: Lôgic mờ Chương 2: Điều khiển mờ. Chương 3: Tổng quan về mạng nơron Chương 4: Mạng perceptrons Chương 5: Mạng tuyến tính. Chương 6: Hệ mờ - nơron (fuzzy-neural) Tài liệu tham khảo | Xem..

Nguồn: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, 2010
Mã số: 11168 2010 837.6 kB 53 9,882 6  1  

Lời nói đầu Chương 1. Nhận dạng tiếng nói Chương 2. Môi trường Matlab Chương 3. Trích chọn đặc trưng tín hiệu tiếng nói Chương 4. Mạng nơron nhân tạo Chương 5. Xây dựng hệ nhận dạng chữ số tiếng Việt Phụ lục | Xem..

Nguồn: Học Viện Kĩ Thuật Quân Sự, 2009
Mã số: 9411 2009 284.0 kB 24 9,856 7  1  

I. Tổng quan về nhận dạng 1.1 Không gian biểu diễn đối tượng, không gian diễn dịch 1.2 Mô hình và bản chất của quá trình nhận dạng II. Mạng nơ ron nhân tạo và Nhận dạng theo mạng neuron. 2.1 Bộ não và neuron sinh học 2.2. Mô hình mạng neuron nhân tạo 2.3. Mạng nơ ron nhiều lớp lan truyền ngược sai số (Back-propagation Neural Network) 2.5. Ứng dụng mạng nơ ron lan truyền ngược hướng cho nhận dạng ký.. | Xem..