Tiến hóa của hệ vận động
![[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 1 ppsx](https://media.store123doc.com/images/document/2014_07/14/medium_uor1405275683.jpg)
[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 1 ppsx
... Window) 11 7 4.5.6 Nhập từ dòng lệnh 11 7 4.5.7 Cất biến vào file nạp lại 11 8 Chương 5: MẠNG TUYẾN TÍNH 11 9 5 .1 MỞ ĐẦU 11 9 5 .1. 1 Khái niệm 11 9 5 .1. 2 Mô ... Chương 1: LÔGIC MỜ 1. 1 TỔNG QUAN VỀ LÔGIC MỜ 1. 1 .1 Quá trình phát triển 1 gic mờ 1. 1.2 Cơ sở toán học 1 gic mờ 1. 1.3 Lôgic mờ 1 gic người 1. 2 KHÁI NIỆM ... 12 5 5.6 MỘT SÓ HẠN CHẾ CỦA MẠNG TUYẾN TÍNH 12 6...
![[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 2 pot](https://media.store123doc.com/images/document/2014_07/14/medium_nuo1405275683.jpg)
[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 2 pot
... R1: - Độ thoả mãn: H1 = µA1(x0) - Giá trị mờ đầu B1: µB1(y) = min{H1, µB1(y)}(hình 2. l5a) Đối với luật điều khiển R2: - Độ thoả mãn: H2 = µA2(x0) - Giá trị mờ đầu B2: µB2(y) = min{H2, µB2(y)}(hình ... gọi SUM-MIN SUM-PROD Hình 2. 16 Hàm liên thuộc hợp hai luật điều khiển theo quy tắc SUM-MIN Thuật toán triển khai R theo quy tắc SUM-MIN hay SUM-PROD bao gồm bước triển khai v...
![[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 3 docx](https://media.store123doc.com/images/document/2014_07/14/medium_bcz1405275683.jpg)
[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 3 docx
... (được trình bày phần sau) 4- Chọn thiết bị hợp thành (MAX-MIN MAX-PROD SUMMIN SUM-PRROD) chọn nguyên tắc giải mờ (Trung bình, cận trái, cận phải, điểm trọng tâm, độ cao) 5- Tối ưu hệ thống: Sau thiết ... E E E E = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = E1 E2 E3 E4 E5 E1 E2 E3 E4 E5 E1 E2 E3 E4 E5 E1 E2 E3 E4 E5 E1 E2 E3 E4 E5 và và và và và và và và và và và và TE TE TE TE TE T...
![[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 4 doc](https://media.store123doc.com/images/document/2014_07/14/medium_inw1405275683.jpg)
[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 4 doc
... mờ đầu vào (2 .41 ) (2 .43 ) thông số γ Pn xác định ta tiến hành xây dựng điều khiển mờ theo trình tự sau: - Định nghĩa hàm liên thuộc (2 .41 ) (2 .43 ) - Xây dựng hàm mờ sơ sở (2 .47 ) - Xác đinh luật ... vào (2. 14) ta được: d n yd Từ (3.29) ta rút ra: f(x) = -bu * + + KTe thay vào (3.35) n dt y(n) = -bu* + yd(n) + KTe + b[uf(x, ) + uS(x)] Sau biến đổi ta được: e(n) = -KTe + b [...
![[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 5 pps](https://media.store123doc.com/images/document/2014_07/14/medium_drk1405275684.jpg)
[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 5 pps
... (fire) nơron nhận 3.2 MẠNG NƠRON NHÂN TẠO 3.2.1 Khái niệm Nơron nhân tạo chép nơron sinh học não người, có đặc tính sau: - Mỗi nơron có số đầu vào, kết nối (Synaptic) đầu (axon) - Một nơron hoạt ... nơron hoạt động (+ 35 mV) không hoạt động (-0 , 75 mV) 77 - Chỉ có đầu nơron nối với đầu vào khác nơron khác Điều kiện để nơron kích hoạt hay không kích hoạt phụ...
![[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 6 doc](https://media.store123doc.com/images/document/2014_07/14/medium_eb0IEfAPfx.jpg)
[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 6 doc
... nhảy, hàm sigmoid Hình 3 .6 giới thiệu số dạng hàm chuyển nơron Hình 3 .6 Một số dạng hàm chuyển mạng nơron Chú ý w b tham số điều chỉnh vô hướng nơron Ý tưởng mạng nơron điều chỉnh tham số đê ... Trong có R1 đầu vào, S1 nơron lớp 1, S2 nơron lớp Thông thường, lớp khác có số nơron khác Chú ý đầu lớp trung gian đầu vào lớp Như lớp xem mạng lớp với S1 đầu vào, S2 nơron S2 x...
![[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 7 doc](https://media.store123doc.com/images/document/2014_07/14/medium_sww1405275684.jpg)
[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 7 doc
... e=t1 – a = - = - ∆W = e P1T = (-1 )[2 2] - [- - 2] ∆b = e = (-1 ) = -1 Ta tính hàm trọng độ dốc nhờ sử dụng quy tắc cập nhật perceptron trước đây: Wmới = Wcũ + ePT = [0 0] + [-2 -2 ] = [-2 -2 ] = w(1) ... newp( [-2 2 ;-2 +2[,1); net.trainParam.epochs = 1; Các véc tơ vào đích là: 109 p = [[2;2] [1 ;-2 ] 1-2 ;2] [-1 ;1]] t - [0 1] Để huấn luyện ta...
![[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 8 pot](https://media.store123doc.com/images/document/2014_07/14/medium_kms1405275684.jpg)
[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 8 pot
... weights = -0 0615 -0 .2194 bias = net.b(1) bias = [0. 589 9] Ta mô mạng sau: A = sim(net, p) A= 0.0 282 0.9672 0.2741 0.4320, Sai số tính toán: err = t - sim(net,P) err = 0 282 0.03 28 -0 .2741 0.5 680 Chú ... 6.1 Mô hình hệ mờ - nơron 6.1.2 Kết hợp điều khiển mờ mạng nơron a Cấu trúc chung hệ mờ - nơron Có nhiều cách kết khác để hợp mạng nơron với logic mờ Cấu t...
![[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 9 ppsx](https://media.store123doc.com/images/document/2014_07/14/medium_kkl1405275684.jpg)
[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 9 ppsx
... Mạng nơron dùng phép nhân, phép cộng hàm dạng chữ S gọi mạng nơron chuẩn Nếu mạng nơron dùng phép toán khác t-norm, t-conorm để kết hợp liệu gọi mạng nơron lai Mạng nơron lai sở để tạo cấu trúc nơron ... x A3 Thì y B3; với hàm phụ thuộc: µA1 (u) = 1- 2x 0≤x - µA2 (u) = – 2|x - 0,5| µB2 = – 2|y| µB3 = y 0≤x≤1 ≤x≤l µA3 (u) = 2x -1 µB1 = -y -1 ≤ y ≤ - 1 ≤y≤ 2 ≤ y...
![[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 10 potx](https://media.store123doc.com/images/document/2014_07/14/medium_bwl1405275685.jpg)
[Tự Động Hóa] Hệ Mờ & NơRon - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN phần 10 potx
... Minh & Nguyễn Doãn Phước (1999), "Lý thuyết điều khiển mờ", Nhà xuất khoa học kỹ thuật [2] Nguyễn Thương Ngô (1998), "Lý thuyết điều khiển tự động đại", Nhà xuất khoa học kỹ thuật [3] Nguyễn Như ... may 31 -June 3.2000 Tshkuba, Japan pp.42 6-4 67 [10] Kosko, B (1991), "Neuralnetworks andfuzzy control", Prentice Hall, [11] L.A Zadeh (1965), "fuzzy sét", Inf contr vol 8, pp 33 8-...
phân biệt hàng hóa sức lao động với hàng hóa thông thường
... Khác nhau: Hàng hoá slđ Hàng hoá thông thường Người mua có quyền sử dụng, không có quyền sở hữu, người bán phải phục tùng người mua Người mua và người bán hoàn toàn độc lập với Mua ... đẳng và mối quan hêê đoàn kết, hữu nghị người với người thực hiêên Giai cấp công nhân hiêên đại với sứ mêênh lịch sử mình, với nhân dân lao đôêng sẽ sáng tạo xã hôêi...
Bài soạn Tiến hóa của hệ vận động
... đích định, có tư duy, tiếng nói chữ viết Nếu xét riêng hệ vận động người có đặc điểm tiến hóa nào? Bài 11: Tiến hoá hệ vận động Vệ sinh hệ vận động • I Sự tiến hoá xương người so với xương thú • ... chống cong vẹo cột sống, học tập lao động phải ý điểm ? • Ngồi học tư • Không mang vác vật nặng Bài tập trắc nghiệm Trong đặc điểm sau đây, đặc điểm có người mà động vật a Xương sọ lớn xương m...
Gián án Tiến hóa của hệ vận động
... phần so sánh tỉ lệ sọ /mặt Lồi cằm xương mặt Cột sống Lồng ngực Xương chậu Xương đùi Xương bàn chân Xương gót (thuộc nhóm xương cổ chân) Bộ xương người Bộ xương thú Các phần so sánh tỉ
PHƯƠNG PHÁP CỰC TIỂU HÓA GIẢI HỆ PHƯƠNG TRÌNH PHI TUYẾN pptx
... phương pháp để giải hệ phương trình phi tuyến (2) phương pháp lặp”, phương pháp cực tiểu hoá”… Để nghiên cứu sâu phương pháp giải hệ phương trình phi tuyến (2) chọn phương pháp “cực tiểu hoá” ... nghiên cứu hệ phương trình có dạng Hệ phương trình dạng (1) dạng (2) gọi hệ phương trình phi tuyến Có nhiều nhà khoa học tiếng đề cập đến hệ phương trình phi tuyến (2...
Từ khóa: