Nguồn: Trường Đại học Bách khoa Đà Nẵng, 2013
Mã số: 24762 2013 3.5 MB 191 18,152 1  1  

Chương 1 : Mô hình neuron và Cấu trúc mạng Chương 2 : Quy tắc học của perceptron Chương 3 : Không gian vec tơ trọng số và tín hiệu Chương 4 : Các biến đổi tuyến tính đối với mạng neuron Chương 5 : Học Hebb được giám sát Chương 6 : Các mặt đặc tính và các điểm tối ưu Chương 7 : Tối ưu hoá đặc tính Chương 8 : Quy tắc học Widrow-Hoff Chương 9 : Lan truyền ngược Chương 10.. | Xem..

Nguồn: Trường Đại học Công nghệ Sài Gòn, 2012
Mã số: 23873 2012 1.7 MB 84 24,437 1  0  

Chương 1: Lý thuyết âm thanh và tiếng nói Chương 2: Lý thuyết nhận dạng tiếng nói Chương 3: Tín hiệu thời gian liên tục Chương 4: Mạng neuron Chương 5: Giới thiệu hàm và toobox trong MATLAB cần để xây dựng hệ thống nhận dạng tiếng nói bằng mạng neuron Chương 6: Xây dựng chương trình mô phỏng nhận dạng tiếng nói bằng mạng neuron MLP Kết luận Phụ lục | Xem..

Nguồn: Trường Đại học Đà Lạt, 2006
Mã số: 22442 2012 452.4 kB 36 16,485 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 Bách khoa Hà Nội, 2006
Mã số: 19719 2011 1.4 MB 79 18,184 1  1  

Chương I: Giới thiệu Chương II: Tổng thể hoạt động của hệ thống và vấn đề chuẩn bị cơ sở dữ liệu Chương III: Phát hiện khuôn mặt dựa trên mạng neural và phương pháp phân vùng màu da Chương IV: Phân tích thiết kế và cài đặt chương trình Chưong V: Khảo sát thực nghiệm và đánh giá chương trình Kết luận và hướng phát triển | Xem..

Nguồn: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, 2011
Mã số: 17031 2011 2.8 MB 17,071 0  5  

Bài 1: Giới thiệu về Khai phá dữ liệu Bài 2: Giới thiệu về công cụ WEKA Bài 3: Tiền xử lý dữ liệu Bài 4: Phát hiện các luật kết hợp Bài 5: Các kỹ thuật phân lớp và dự đoán (Phân lớp Bayes, Học cây quyết định) Bài 6: Các kỹ thuật phân lớp và dự đoán (Học dựa trên các láng giềng gần nhất, Học bằng mạng nơ-ron nhân.. | Xem..

Nguồn: Chưa xác định, 2010
Mã số: 14019 2010 394.7 kB 13,547 1  1  

Giới thiệu về mạng Noron và giải thuật Back Propagation. I. Mạng nơ-ron 1. Giới thiệu mạng nơ-ron 2. Mô hình của một nơ-ron nhân tạo II. Giải thuật backpropagation | Xem..

Nguồn: Chưa xác định, 2010
Mã số: 12740 2010 405.9 kB 6 12,664 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 17,713 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: University of Moratuwa, Sri Lanka, 2010
Mã số: 11686 2010 169.0 kB 11,785 1  0  

1. Introduction 2. Speech Analysis 2. Speech Recognition and Neural Networks 4. Algorithms Enhanced 5. Implementation of the Neural Speech Recognizer 6 . Results of Research 7. Conclusion & Future Work 8. References K.M. Peshan Sampath, P.W.D.C Jayathilake, R. Ramanan, S. Fernando, Suthrjan Dr. Chatura De Silva University of Moratuwa, Sri Lanka | Xem..

Nguồn: University of Amsterdam, 2010
Mã số: 9608 2010 1.3 MB 136 16,942 2  0  

Giới thiệu về mạng nơ-ron, một hướng nghiên cứu và thực thi của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Preface I. Fundamentals II. Theory III. Applications IV. Implementations References | Xem..

Nguồn: Chưa xác định, 2009
Mã số: 5604 2009 189.2 kB 5 8,805 0  0  

Tối ưu hoá quy trình dập nguội kim loại. 1. Introduction 2. The problem 3. ... and its solution 4. The classical approach: design of experiments (DOE) 5. Alternative: Dynamic model-based optimization 6. Application: Process optimization in cold forming 7. Transfer to other manucacturing processes 8. Summary 9. References 10. Acknowledgment | Xem..

Nguồn: Học Viện Kĩ Thuật Quân Sự, 2009
Mã số: 9411 2009 284.0 kB 24 10,743 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.. | Xem..

Nguồn: Chưa xác định, 2004
Mã số: 2816 2008 110.3 kB 7 9,852 14  1  

Bài báo giới thiệu phương pháp cập nhật vị trí thuê bao di động theo thời gian thích ứng sử dụng logic mờ. Phương pháp này cho phép định vị thuê bao di động rất hiệu quả và chính xác trong quá trình cập nhập lại vị trí của thuê bao trên cơ sở khoảng cách di chuyển và xác suất cuộc gọi đến của máy di động. Quá trình này được thực hiện.. | Xem..

Nguồn: Học viện Bưu chính Viễn thông, 2008
Mã số: 4852 2008 2.0 MB 171 19,868 40  8  

Chương 1: Tổng quan 1.1. Lịch sử hình thành và phát triển 1.2. Các tiền đề và khái niệm cơ bản của TTNT 1.3. Các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng cơ bản 1.4. Tác tử thông minh 1.5 Những vấn đề chưa được giải quyết trong TTNT Chương 2: Giải quyết vấn đề bằng tìm kiếm 2.1 Giải quyết vấn đề và khoa học TTNT 2.2 Biểu diễn vấn đề dưới dạng bài toán tìm kiếm trong không gian trạng.. | Xem..

Nguồn: Tạp chí Phát triển khoa học, 2007
Mã số: 4634 2008 317.8 kB 7 32,684 40  3  

Ước lượng chi phí chung cư trong giai đoạn ban đầu của dự án là một công việc khó khăn của các công ty tư vấn. Áp dụng mạng trí tuệ nhân tạo (Artificial Neural Network, ANN) để ước lượng chi phí các dự án xây dựng đã được thế giới thực hiện từ lâu nhưng với VN là rất mới. Vì vậy bài báo này là một minh chứng cho việc áp dụng thành công.. | Xem..

Nguồn: T/C Kinh tế xây dựng, số 2/2006, 2006
Mã số: 2230 2008 263.2 kB 9 10,697 7  3  

I. Giới thiệu II. Cơ sở lý thuyết phát triển ứng dụng III. Một số nghiên cứu ứng dụng ANN trong quản lý xây dựng | Xem..