Nguyen Nhu Hoa2

Ngày tải lên: 25/05/2015, 06:00

... hẹp Cách tử nhiễu xạ + Các tập tối thiểu yêu cầu sinh viên ôn tập: 2. 3 – 2. 8, 2. 12, 2. 13, 2. 14, 2. 17, 2. 18, 2. 19, 2. 21, 2. 25, 2. 28 ... nhất: cực đại I1 •Các cực đại khác giảm nhanh 2  b Vị trí cực đại thỏa:  sin   (2k  1) 2b (k  1; 2; 3) I1 = 0,045I0  5 2b   3 2b  b  b 2 b 3 2b sin 5 2b k Vị trí cực sin   ... O L1 L2 E I b Phân bố cƣờng độ ảnh...

Ngày tải lên: 30/05/2014, 01:45

... 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...

Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:21

... 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...

Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:21

... (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...

Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:21

... 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 [...

Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:21

... (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...

Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:21

... 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...

Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:21

... 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...

Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:21

... 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...

Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:21

... 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...

Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:21

... 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-...

Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:21

... hợp:04.21 490 41 Fax: 04. 791 0147, Email: nxb@vap.ac.vn; www.vap.ac.vn HỆ MỜ VÀ NƠRON TRONG KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN Tác giả: TS Nguyễn Như Hiển TS Lại Khắc Lãi Chịu trách nhiệm xuất bản: GS.TSKH Nguyễn ... tiến sĩ kỹ thuật [4] Lại Khắc Lãi (2003), "Một số phương pháp tổng hợp tối ưu điều khiển sở logic mờ thích nghi", Luận án tiến sĩ kỹ thuật [5] Phan Xuân Minh,...

Ngày tải lên: 22/07/2014, 05:20