... 33 ,33 % %V của CH 4 : 50% %V của C 2 H 6 : 16,67% Cõu VII 1. (a) T l sn phm: CH 3 CH CH 3 + Cl 2 - HCl CH 3 CH CH 2 Cl CH 3 C CH 3 Cl 1-clo-2-metylpropan 2-clo-2-metylpropan CH 3 CH 3 CH 3 (9x1,0) (9x1,0) ... CH 3 Cl 1-clo-2-metylpropan 2-clo-2-metylpropan CH 3 CH 3 CH 3 (9x1,0) (9x1,0) + (1x5,0) = 64 ,3% (1x5,0) (9x1,0) + (1x5,0) = 35 ,7% CH 3 CH CH 3 + Br...
Ngày tải lên: 02/07/2014, 03:00
... niệm 77 3. 2.2. Mô hình nơron 80 3. 3. CẤU TRÚC MẠNG 83 3. 3.1. Mạng một lớp 83 3. 3.2. Mạng nhiều lớp 84 3. 4. CẤU TRÚC DỮ LIỆU VÀO MẠNG 87 3. 4.1. Mô tả véctơ vào đối với mạng tĩnh 88 3. 4.2. ... x ∉ A. 2.2.1. Khái niệm 32 2.2.2. Thuật toán tổng hợp một bộ điều khiển mờ tĩnh 32 2.2 .3. Tổng hợp bộ điều khiển mờ tuyến tính từng đoạn 33 2 .3. BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ ĐỘNG 35 2.4....
Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:21
[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 2 pot
... 20, 30 , 40, 50} y ∈ {0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9}. Với các điểm rời rạc này thì theo µ A=>B (20; 0.7) = µ R (20; 0.7)=MIN{µ A (20),µ b (0.7)}=MIN{0.5; 1}= 0.5 µ A=>B (30 ; 0.7) = µ R (30 ; ... x n ,…., x n Như Vậy ma trận R sẽ có n hàng và m cột. Xét ví dụ trên cho 5 giá trị đầu vào: {x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 } = {10 20 30 40 50} thì với từng giá trị x i , 5 giá trị của...
Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:21
[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 3 docx
... = E 1 và TE = TE 3 thì U = U 3 hoặc R 12 : Nếu E = E 2 và TE = TE 3 thì U = U 4 hoặc R 13 : Nếu E = E 3 và TE = TE 3 thì U = U 5 hoặc R 14 : Nếu E = E 4 và TE = TE 3 thì U = U 5 hoặc R 15 : ... hiện nhờ luật đơn giản sau: 31 2.1 .3. Các bước tổng hợp bộ điều khiển mờ Cấu trúc tổng quát của một hệ điều khiển mờ được chỉ ra trên hình 2 .3. Hình 2 .3. Cấu trú...
Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:21
[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 4 doc
... cho mỗi biến vào và ra. Bảng 2.1 và Hình 2 .30 là quan hệ vào-ra của luật hợp thành tuyến tính. Bảng 2.1 I + j -3 -2 1 0 1 2 3 U k-l 3 2 -1 0 1 2 3 Đinh nghĩa 2: Bộ điều khiển mờ cơ sở (Basis ... thì tử (2 .33 ) ta cần phải đảm bảo không chỉ giới hạn của véctơ trạng thái mà còn phải đảm bảo cho e hội tụ về 0. Ta không chọn phương án này vì u s thường rất lớn. Thật vậy, từ (2...
Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:21
[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 5 pps
... sự kích hoạt nhảy bậc. Hình 3. 2. Mô hình nơron đơn giản Hình 3. 3. Mạng nơron 3 lớp Kết nối một vài nơron ta được mạng nơron. Hình 3. 3 là một mạng nơron gồm 3 lớp: lớp vào, lớp ẩn và lớp ... 0 ,3 Hình 2 .38 : Đáp ứng của FMRAFC với lớp đối tượng bậc 3 theo Liapunov ứng với K= 2; 5; T 1 =0,0 03; 0,005 và T 2 = 0,1; 0,5 Hình 2 .39 : Đáp ứng của FMRAFC với lớp đối...
Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:21
[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 6 doc
... này chỉ có thể gọi bằng lệnh train. Mạng 87 Hình 3. 13. Cấu trúc mạng nơron 3 lớp Hình 3. 14. Ký hiệu tắt của mạng nơron 3 lớp 3. 4. CẤU TRÚC DỮ LIỆU VÀO MẠNG Để mô phỏng mạng nơron ta ... cột, khi đó ta có: 83 chuyển thông dụng. 3. 3. CẤU TRÚC MẠNG Nhiều nơron kết hợp với nhau tạo thành mạng nghìn, mạng nơron có thể có một lớp hoặc nhiều lớp. 3. 3.1. Mạng một lớp...
Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:21
[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 7 doc
... dữ liệu, khi đó ở đầu ra ông nhận được một chuỗi dữ liệu. Ví dụ: p3 = {[1;1] [1;-1]}; a3 = sim(net,p3) a3 = [1] [0] 4.2 .3. Khởi tạo Ta có thể sử dụng hàm init để thiết lập lại (reset) hàm ... Kiểm tra hàm trọng và độ dốc wts = 0 230 9 0.5 839 biases = -0.1106 Ta thấy rằng hàm trọng và độ dốc được lấy các số ngẫu nhiên. 4 .3. CÁC LUẬT HỌC 4 .3. 1. Khái niệm Luật học là một thủ...
Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:21
[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 8 pot
... LMS hay thuật toán học Widrow-Hoff được xây dựng dựa trên thủ tục hạ thấp độ dốc gần đúng. Ở đây, một lần nữa mạng tuyến tính được huấn luyện trên các mẫu của trạng thái chính xác. Widrow và ... Epoch 0/100, MSE 0.510.1. TRAINB, Epoch 251100, MSE 0.181122/0.1. TRAINB, Epoch 501100, MSE 0.111 233 /0.1. TRAINB, Epoch 64/100, MSE 0.0999066/0.1. TRAINB, Performance goal met. Như vậy,...
Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:21
[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 9 ppsx
... ,a 25 ),(b 21 , ,b 25 )} {(a 31 , ,a 35 ),(b 31 , ,b 35 )} với a 1i = µ small (x i ) b 1j = µ negative (y j ) a 2i = µ medium (x i ) b 2j = µ zem (y j ) a 3i = µ big (x i ) b 3j = µ positive (y j ) ... +++ Dữ liệu kiểm tra ooo Dữ liệu huấn lu y ện 133 + Tập dữ liệu được rút ra từ các luật này có dạng: {(A 1 ,B 1 ), (A 2 ,B 2 ), (A 3 ,B 3 )}. + Đặt [α 1 , α 2 ]...
Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:21