tóm tắt luận văn thạc sĩ kỹ thuật mô HÌNH hóa hệ PHỨC hợp ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP TÓM TĂT LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT MÔ HÌNH HÓA HỆ PHỨC HỢP ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON Ngành : TỰ ĐỘNG HÓA Mã Số : Học Viên : TÔ THẾ DIỆN HD Khoa học: TS. NGUYỄN ĐỨC THĂNG THÁI NGUYÊN 2011 1 MỤC LỤC Trang Chương 1. Giới thiệu chung 4 1.1. Tính cấp thiết của đề tài 4 1.2. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 4 1.3. Mục đích của đề tài 5 1.4. Nội dung thực hiện 5 1.5. Phương pháp nghiên cứu 5 Chương 2. Tổng quan về hệ phức hợp 6 2.1. Định nghĩa 6 2.2. Các tính năng của hệ phức hợp 6 2.3. Phân loại hệ thống phức hợp 7 2.3.1. Hệ thống hỗn loạn 7 2.3.2. Hệ thống thích nghi phức hợp 7 2.3.3. Hệ thống phi tuyến 8 2.4. Mô hình hóa hệ phức hợp 8 2.4.1. Mô hình hóa là gì 8 2.4.2. Mô hình hóa hệ phức hợp 8 Chương 3. Tổng quan về mạng nơron nhân tạo 10 3.1. Lịch sử phát triển của mạng nơron nhân tạo 10 3.2. Các tính chất của mạng nơron nhân tạo 10 3.3. Mô hình mạng nơron 10 3.3.1. Mô hình mạng nơron sinh học 10 3.3.1.1. Chức năng, tổ chức và hoạt động của bộ não con người 10 3.3.1.2. Mạng nơron sinh học 11 3.3.2. Mạng nơron nhân tạo 11 3.3.2.1. Khái niệm 11 3.3.2.2. Phân loại mạng nơron nhân tạo 11 3.3.2.3. Phương thức làm việc của mạng nơron nhân tạo 12 3.3.2.4. Các luật học 12 3.3.3. Mô hình toán học mạng nơron truyền thẳng và mạng nơron hồi quy 13 3.3.3.1. Mạng nơron truyền thẳng 13 3.3.3.2. Mạng nơron hồi quy 14 3.4. Phạm vi ứng dụng của mạng nơron 14 3.4.1. Những bài toán thích hợp 14 3.4.2. Các lĩnh vực ứng dụng của mạng nơron 14 3.4.3. Ưu nhược điểm của mạng nơron 15 2 3.5. Quá trình huấn luyện mạng nơron nhiều lớp 15 3.5.1. Quá trình thực hiện 15 3.5.2. Quy tắc chuỗi 16 3.5.3. Độ chính xác của lan truyền ngược 16 Chương 4. Hệ thống xử lý nước thải 17 4.1. Các thông số đánh giá ô nhiễm và yêu cầu xử lý 17 4.1.1. Các thông số đánh giá ô nhiễm nước thải 17 4.1.2. Yêu cầu xử lý 17 4.2. Quy trình của một hệ thống xử lý nước thải 17 4.2.1. Xử lý sơ cấp 18 4.2.2. Xử lý sinh học trong điều kiện kỵ khí 18 4.2.3. Xử lý bằng phân hủy Ozon 18 4.2.4. Tuyển nổi thứ cấp và lắng thứ cấp 19 4.2.5. Xử lý và tái sử dụng bùn 19 4.3. Công nghệ xử lý nước thải công nghiệp 19 4.3.1. Đặc trưng của nước thải công nghiệp 19 4.3.2. Thuyết minh quy trình công nghệ 19 Chương 5. Mô hình hóa hệ thống xử lý nước thải sử dụng mạng nơron 21 5.1. Mô hình hóa quá trình xử lý nước thải 21 5.2. Mạng nơ ron nhân tạo và mô hình thống kê kinh điển 22 5.2.1. Sự tương đồng 22 5.2.2. Sự khác nhau 22 5.3. Ứng dụng trong kỹ thuật môi trường 23 5.4. Phát triển mô hình 23 5.4.1. Phương pháp luận 23 5.4.1.1. Thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu 23 5.4.1.2. Xây dựng mô hình 23 5.4.1.3. Luyện mạng 24 5.4.1.4. Kiểm chứng mạng 24 5.4.1.5. Khai thác mô hình 24 5.4.2. Xây dựng chương trình máy tính 24 5.5. Ứng dụng mô hình cho trạm xử lý nước thải 26 5.5.1. Tổng quát chung 26 5.5.2. Trạm xử lý nước thải của nhà máy NatSteelVina.Thái Nguyên 27 5.5.2.1. Giới thiệu về hệ thống xử lý nước thải 27 5.5.2.2. Thu thập số liệu 28 5.5.2.3. Xử lý số liệu 28 3 5.5.2.4. Luyện và mô phỏng 28 5.6. Một số vấn đề về tự động hóa xử lý nước thải 30 5.6.1. Mục đích áp dụng tự động hóa xử lý nước thải 30 5.6.2. Yêu cầu và cơ sở xây dựng hệ thống tự động hoá 30 Kết luận và kiến nghị 33 Tài liệu tham khảo 34 4 CHƯƠNG I GIỚI THIỆU CHUNG 1.1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI Sự phát triển không ngừng của khoa học công nghệ làm xuất hiện các đối tượng điều khiển có độ phức tạp ngày càng tăng. Khoa học phức hợp (Complexity science) là môn khoa học nghiên cứu về các hệ thống phức hợp. Nói đơn giản, một hệ thống là phức hợp nếu nó chứa nhiều thành phần con tương tác với nhau và nếu hệ thống đó lại biểu hiện những tính chất, những lối hành xử mà chúng ta không thể suy ra một cách hiển nhiên từ tương tác của những thành phần cấu thành nó. Yêu cầu thực tế đặt ra là phải điều khiển các hệ thống động ngày càng phức tạp trong điều kiện ngày càng quan tâm tới các yếu tố bất định cũng như đòi hỏi chất lượng điều khiển ngày càng cao. Các vấn đề trên không thể được đáp ứng một cách trọn vẹn và đồng thời nếu chỉ dùng các lý thuyết điều khiển kinh điển sẵn có. Đây chính là động lực cho sự ra đời các lý thuyết điều khiển hiện đại, hứa hẹn một hướng giải quyết triệt để các bài toán điều khiển phi tuyến phức tạp[3]. Trong thời gian gần đây, mạng nơron đã thâm nhập vào nhiều lĩnh vực khác nhau như: trong y học; trong công tác dự báo; các bài toán nhận dạng {[7],[9],[2]}, …Mạng nơron bắt chước cơ chế “học” của bộ não người, mạng nơron “học” các hành vi của hệ thống từ các dữ liệu đầu vào và đầu ra của hệ thống đó. Mạng nơron có khả năng tổng quát hóa tốt. Chính khả năng “học” và khả năng tổng quát hóa tốt này cho phép mạng nơron mô tả có hiệu quả các mối quan hệ phi tuyến phức tạp, các vấn đề thay đổi theo thời gian và đặc biệt là trong điều kiện nhiễu. Các hệ thống phức hợp thường được đặc trưng bởi một số các biến lớn, các tính chất không chắc chắn, phi tuyến. Do đó mạng nơron sẽ giải quyết được những hạn chế còn tồn tại trong các lý thuyết điều khiển kinh điển. Hiện nay, vấn đề xử lý nước thải đã xây dựng một số lý thuyết tính toán song còn ở mức độ đơn giản, điều kiện tính toán thường là lý tưởng hóa và kết quả thu được chỉ mang tính chất gần đúng, ước lượng mà chưa sát với kết quả thực. Bài toán xử lý nước thải được xem là một hàm phức hợp của các thông số đầu ra với các thông số đầu vào và các thông số vận hành, chưa có một mô hình toán học mô tả đầy đủ các mối liên hệ đó[11]. Trong trường hợp này, ứng dụng nơron nhân tạo mô hình hóa hệ thống xử lý nước thải là một (trong những khả năng) hướng đi cần thiết. Đây cũng là lý do tác giả lựa chọn đề tài nghiên cứu này với hy vọng bước đầu đưa ứng dụng mạng nơron nhân tạo vào mô hình hóa hệ phức hợp và cụ thể là bài toán mô hình hóa hệ thống xử lý nước thải ứng dụng mạng nơron. 1.2. Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI  Ý nghĩa khoa học: Kết quả nghiên cứu của đề tài sẽ góp phần bổ sung phương pháp giải quyết cũng như cách tiếp cận bài toán mô hình hóa và điều khiển hệ phức hợp. 5  Ý nghĩa thực tiễn: Kết quả nghiên cứu của đề tài là cơ sở để giải quyết một số bài toán điều khiển hệ phức hợp cụ thể ứng dụng mạng nơron. 1.3. MỤC ĐÍCH CỦA ĐỀ TÀI Đề tài được thực hiện với các mục tiêu xác định như sau:  Tìm hiểu và tiếp cận về hệ phức hợp  Nghiên cứu khả năng ứng dụng của mạng nơron nhân tạo xây dựng mô hình và mô phỏng hệ phức hợp và cụ thể ở đây là bài toán xử lý nước thải. 1.4. NỘI DUNG THỰC HIỆN Với các mục tiêu trên, luận văn thực hiện những nội dung sau:  Chương 1. Giới thiệu chung  Chương 2. Tổng quan về hệ phức hợp: Chương này sẽ giới thiệu một cách tổng quát hệ phức hợp, qua đó nêu được vị trí và tầm quan trọng của mạng nơron nhân tạo.  Chương 3. Tổng quan về mạng nơron nhân tạo: Trong phạm vi có hạn, luận văn sẽ trình bày một cách cô đọng nhất phần lý thuyết cũng như các thuật toán của mạng nơron.  Chương 4. Giới thiệu về hệ thống xử lý nước thải: Trong chương này, tác giả sẽ đề cập đến quy trình cũng như công nghệ xử lý nước thải hiện nay.  Chương 5. Giải bài toán phức hợp cụ thể đó là ứng dụng mạng nơron mô hình hóa hệ thống xử lý nước thải: Chương này trình bày quá trình xây dựng chương trình ứng dụng mạng nơron trên nền ngôn ngữ Matlab để tính toán đầu ra cho hệ thống xử lý nước thải.  Cuối cùng là kết luận và kiến nghị. 1.5. Phương pháp nghiên cứu  Nghiên cứu lý thuyết: Nghiên cứu sách, giáo trình, bài báo, báo cáo khoa học, luận văn và các tài liệu liên quan.  Tìm hiểu các công cụ mô phỏng  Kiểm nghiệm và đánh giá kết quả dựa trên mô hình mô phỏng. 6 CHƯƠNG II TỔNG QUAN VỀ HỆ PHỨC HỢP 2.1. ĐỊNH NGHĨA Một hệ thống phức hợp là hệ thống chứa nhiều thành phần con tương tác với nhau và nó biểu hiện những tính chất, những lối hành xử mà chúng ta không thể suy ra một cách hiển nhiên từ tương tác của những thành phần cấu thành nó[3]. Hình 2.1. Bản đồ trực quan tổ chức khoa học hệ thống phức hợp Những hệ thống động học nằm ngoài trạng thái cân bằng và có tính phi tuyến mới là những hệ thống quan trọng trong vũ trụ. Những hệ thống phức hợp như: kinh tế, thị trường chứng khoán,…Như vậy, có thể sẽ không có một lý thuyết đơn giản cho các hệ thống phức hợp. Tuy nhiên, chúng ta có thể phân loại chúng và xếp chúng thành nhóm để nghiên cứu. Đặc trưng quan trọng nhất của hệ phức hợp là gì? Đó là hiện tượng đột sinh. Hiện tượng đột sinh là hiện tượng xuất hiện những quy luật, những hình thái, những trật tự mới từ hiệu ứng tập thể của các tương tác giữa các thành phần trong hệ thống. Ví dụ: Nhiệt độ và các định luật về chất khí; tổ chức quần thể loài kiến; hiện tượng ùn tắc giao thông. Tất cả các ví dụ về hệ thống phức hợp ở trên thể hiện một số đặc điểm chung: 1. Chúng bao gồm một số lượng lớn các đại lượng tương tác. 2. Hệ phức hợp thường là hệ phân cấp, hơn nữa thường có nhiều cấp. 3. Hệ phức hợp thường là hệ động, nghĩa là thay đổi theo thời gian t theo nghĩa tổng quát nhất, không chỉ là thay đổi trạng thái mà thay đổi cả phần tử, cấu trúc, hành vi và mục tiêu của nó. 4. Hành vi của chúng không nổi lên kết quả từ sự tồn tại của một trung tâm điều khiển. 2.2. CÁC TÍNH NĂNG CỦA HỆ THỐNG PHỨC HỢP Hệ thống phức hợp có thể có những tính năng sau: • Khó xác định ranh giới: 7 Xác định ranh giới của một hệ thống phức hợp có thể gặp khó khăn. Người quan sát sẽ đưa ra quyết định cuối cùng. • Hệ thống phức hợp có thể được mở: Hệ thống phức hợp thường là các hệ thống mở - nghĩa là chúng tồn tại trong một đường dốc nhiệt động lực học và tiêu tán năng lượng. • Hệ thống phức hợp có thể được lồng vào nhau: Các thành phần trong một hệ thống phức hợp có thể là những hệ thống phức hợp của chính bản thân chúng. • Hệ thống phức hợp có thể có bộ nhớ: Lịch sử của một hệ thống phức hợp có thể rất quan trọng. Bởi vì hệ thống phức hợp là những hệ thống động học, chúng thay đổi theo thời gian và trạng thái trước có thể có ảnh hưởng đến trạng thái hiện tại. • Có thể tạo ra những hiện tượng nổi: Hệ thống phức hợp có thể biểu hiện những hành vi đặc trưng, điều này nhằm để khẳng định rằng: trong khi các kết quả có thể được xác định đầy đủ bằng hoạt động của các thành phần cơ bản trong hệ thống thì chúng có thể có các thuộc tính mà chỉ được nghiên cứu ở một mức độ cao hơn. • Mối quan hệ không tuyến tính: Trên thực tế, điều này có nghĩa là một sự thay đổi nhỏ có thể gây ra ảnh hưởng lớn, tác động có tỷ lệ tương ứng hoặc thậm chí không có tác động nào. • Mối quan hệ có chứa vòng lặp thông tin phản hồi: Cả hai tín hiệu phản hồi âm và khuếch đại luôn luôn được tìm thấy trong các hệ thống phức hợp. Những tác động từ hành vi của một phần tử được phản hồi theo cách mà các yếu tố chính nó thay đổi. 2.3. PHÂN LOẠI HỆ THỐNG PHỨC HỢP 2.3.1. Hệ thống Chaotic Đối với một hệ thống động được phân loại như hệ thống Chaotic thì hầu hết các nhà khoa học sẽ phải đồng ý rằng nó có các thuộc tính sau[24]: a. Nó nhất định (phải) nhạy cảm với các điều kiện đầu. b. Nó nhất định sẽ có sự pha trộn về cấu trúc. c. Tập quỹ đạo mang tính chu kỳ của nó nhất định (phải) dày đặc. 2.3.2. Hệ thống thích nghi phức hợp Hệ thống thích nghi phức hợp là trường hợp đặc biệt của các hệ thống phức tạp. Chúng rất phức tạp ở chỗ chúng đa dạng và được tạo thành từ nhiều yếu tố liên kết nội bộ và thích nghi ở chỗ chúng có khả năng thay đổi và học hỏi từ những kinh nghiệm. 8 2.3.3. Hệ thống phi tuyến Các hành vi của các hệ thống phi tuyến là không tùy thuộc vào nguyên tắc của sự chồng chất trong khi các hệ thống tuyến tính phụ thuộc vào sự chồng chất. Như vậy, một hệ thống phi tuyến là nó có hành vi không thể được thực hiện như một tổng hợp của các hành vi bộ phận (hoặc bội số của chúng). 2.4. MÔ HÌNH HÓA HỆ THỐNG PHỨC HỢP 2.4.1. Mô hình hóa là gì? Một trong những phương pháp quan trọng nhất để nghiên cứu hệ thống là phương pháp mô hình hóa, nhất là đối với những hệ thống mà người ta không thể tiến hành thực nghiệm trên chúng. Phương pháp mô hình hóa là không nghiên cứu trực tiếp đối tượng mà thông qua việc nghiên cứu một đối tượng khác “tương tự” hay là “hình ảnh” của nó mà có thể sử dụng được các công cụ khoa học. Kết quả nghiên cứu trên mô hình được áp dụng vào cho đối tượng thực tế. [3] 2.4.2. Mô hình hóa hệ phức hợp Các mô hình phức hợp của hệ thống động luôn là một đề tài nghiên cứu đầy thách thức vì trong thực tế các mô hình không thể miêu tả chính xác được bản chất hệ thống. Một hệ thống thực sự thường là phi tuyến với một kích thước vô hạn, nhiễu, các nhiễu loạn bên ngoài và các đặc tính có thể thay đổi theo thời gian. Không thể mô tả những đặc điểm động này bằng các phương trình toán học và đạt được mức độ chính xác cao cho cùng một đầu vào/đầu ra của mô hình với các hệ thống thực tế trên toàn bộ phổ tần số.[21] Sự phát triển mạnh mẽ của máy tính và vi điện tử đồng thời với việc giảm chi phí thực hiện điều này sẽ mở đường cho việc thiết kế hệ thống điều khiển phức tạp dựa trên mô hình hệ thống phức tạp hơn nhiều. Ngoài ra, việc thực hiện không còn bị giới hạn bởi các hạn chế tính toán trong quá khứ, những vấn đề điều khiển và các phạm vi mới nổi lên, mang lại những thách thức mới và nhu cầu mới, kỹ thuật điều khiển phi truyền thống. Các mô hình truyền thống của một hệ thống thực tế là một hệ thống tuyến tính bất biến theo thời gian như hình thức sau: DuCxY BuAxX += += . (2.1) Hoặc hàm truyền dưới dạng đầu vào/đầu ra: usGY )( = (2.2) Các mô hình này thỏa mãn nhu cầu của một lớp rộng các vấn đề điều khiển. Lý do là nhiều hệ thống điện được thiết kế để hoạt động như tuyến tính, bất biến theo thời gian trong dải tần số quan tâm. Điều khiển các hệ thống phức hợp sử dụng mạng nơron 9 Trong thời gian gần đây, mạng nơron đã thâm nhập vào nhiều lĩnh vực khác nhau chẳng hạn như: trong y học; trong công tác dự báo; các hệ thống nhận dạng tiếng nói,… Mạng nơron bắt chước cơ chế “học” của bộ não người, chúng “học” các hành vi của hệ thống từ các dữ liệu đầu vào và đầu ra của hệ thống đó. Đặc biệt, chúng có khả năng tổng quát hóa tốt. Chính khả năng “học” và khả năng tổng quát hóa tốt này cho phép mạng nơron mô tả có hiệu quả các mối quan hệ phi tuyến phức tạp, các vấn đề thay đổi theo thời gian và đặc biệt là trong điều kiện nhiễu. Do đó, mạng nơron sẽ giải quyết được những hạn chế còn tồn tại trong các lý thuyết điều khiển kinh điển. Trong đề tài này, tác giả ứng dụng mạng nơron để mô hình hóa hệ phức hợp, với bài toán cụ thể là mô hình hóa hệ thống xử lý nước thải. Chính vì thế nên trong chương tiếp theo, tác giả sẽ đi tìm hiểu về mạng nơron nhân tạo. 10 [...]... Nguyễn Như Hiển, Lại Khắc Lãi - Hệ mờ và mạng nơron trong kỹ thuật điều khiển” NXB khoa học và kỹ thuật - Hà Nội - 2007 [7] Nguyễn Việt Hùng - “Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron Elman nhận dạng vị trí rôbôt hai khâu” - Luận văn Thạc sĩ kỹ thuật - Đại học Thái Nguyên - 2009 [8] Phạm Minh Hoàng - Mạng nơron và ứng dụng dự báo chỉ số tiêu dùng” - Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin - Thái Nguyên – 2010... nhân tạo để mô phỏng các quá trình xử lý trong kỹ thuật môi trường Trong đó có thể kể đến một vài công trình nghiên cứu ứng dụng mạng nơron trong kỹ thuật môi trường của: {[11]; [17]; [18]; [19]; [20]} Trong luận văn này, tác giả sẽ tìm hiểu ứng dụng của mạng nơron để dự báo đầu ra của một hệ thống xử lý nước thải 5.4 PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH 5.4.1 Phương pháp luận Khi phát triển mô hình mạng nơron người... ta chia thành mô hình theo nguyên lý chiếc hộp trắng “White box” và mô hình theo nguyên lý chiếc hộp đen “Black box” Bên cạnh đó còn có mô hình kết hợp giữa hai loại mô hình trên gọi là mô hình Hybrid Xét theo trạng thái: người ta chia mô hình ra làm hai loại: tĩnh và động Hình 5.2 Phân loại các công cụ mô hình hóa 23 Hình 5.3 Hướng lựa chọn các kỹ thuật mô hình hóa cho các hệ thống Qua hình 5.3, ta... ứng dụng mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp nhận dạng vị trí rôbôt hai khâu” - Luận văn Thạc sĩ kỹ thuật -Thái Nguyên - 2007 [10] Đinh Thị Thúy Quỳnh - Ứng dụng mạng nơron trong bài toán xác định lộ trình cho rôbôt” - Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin - Thái Nguyên - 2008 [11] Nguyễn Khoa Việt Trường – “Nghiên cứu mạng nơron nhân tạo để dự báo kết quả đầu ra của một hệ thống xử lý nước thải” – Luận. .. công nghệ để tự động phát sinh ra bộ tham số điều chỉnh và tự học 34 Kết luận và kiến nghị Với nội dung và kết quả đã được trình bày trong luyện văn này, tác giả xin có một số kết luận và kiến nghị như sau: Kết luận  Về mặt cơ bản luận văn đã tiến hành tìm hiểu về mạng nơron để giải bài toán mô hình hóa hệ phức hợp và ở đây là mô hình hóa dự báo chất lương của một hệ thống xử lý nước thải  Luận văn. .. thể áp dụng cho mạng nơron có 4 loại: - Mô hình hóa (Modening) - Phân loại (classification) - Liên kết và kỹ thuật dịch chuyển cửa sổ (asosiation and moving window) - Biến đổi, thực hiện ánh xạ từ không gian đa biến này vào không gian đa biến khác tương ứng (Transformation add mapping) 3.4.2 Các lĩnh vực ứng dụng của mạng nơron Từ khi ra đời và phát triển cho tới nay thì mạng nơron được ứng dụng trong... lý thuyết về hệ phức hợp  Hoàn thiện thuật toán mạng nơron với các cấu trúc mạng khác nhau cùng với nhiều hàm luyện mạng khác nhau 35 Tài liệu tham khảo Tài liệu tiếng Việt: [1] Phạm Hữu Đức Dục - “Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron mờ điều khiển thích nghi rôbôt hai khâu” - Tuyển tập các báo cáo khoa học hội nghị tự động hóa toàn quốc lần thứ 6 (2005) [2] Phạm Hữu Đức Dục - Ứng dụng mạng nơron truyền... trình luyện mạng và kiểm chứng mạng sẽ ổn định Kết quả thu được khi tối ưu mạng từ 1 đến 31 nút ẩn, số lần lặp là 18 Quá trình luyện mạng: Hình 5.10 Tối ưu hóa quá trình luyện mạng nhà máy NatSteel Vina Quá trình kiểm chứng mạng: Hình 5.11 Tối ưu hóa quá trình kiểm chứng mạng nhà máy NatSteel Vina Qua phân tích đồ thị ta nhận thấy mạng có 15 nút ẩn có kết quả tốt nhất Kết quả chi tiết của mạng 15 nút... TẠO VÀ MÔ HÌNH THỐNG KÊ KINH ĐIỂN 5.2.1 Sự tương đồng Các thành phần của hai loại mô hình cũng như thuật ngữ sử dụng tương đồng và có ý nghĩa, vai trò như nhau [14] Bảng 5.1 các thuật ngữ của mạng nơron và mô hình thống kê Mạng nơron nhân tạo Mô hình thống kê Thông số đầu vào Biến độc lập Thông số đầu ra Giá trị được dự báo Giá trị luyện được Biến phụ thuộc Lỗi Sai số Luyện mạng Ước lượng các hệ số Hàm... đã khái quát hóa được kiến thức về hệ phức hợp  Kết quả mô phỏng đạt được khá khả quan, mạng nơron có thể dự báo đầu ra của một hệ thống xử lý nước thải với mức độ sai số chấp nhận được MAE = 0.0747933 và RMSE = 0.0333335  Xây dựng được chương trình ứng dụng mạng nơron trên phần mềm Matlab  Thuật toán tối ưu hóa quá trình luyện mạng với quá trình lặp lại nhiều lần và nghi nhận những mạng cho kết . ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP TÓM TĂT LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT MÔ HÌNH HÓA HỆ PHỨC HỢP ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON Ngành : TỰ ĐỘNG HÓA Mã Số : Học Viên : TÔ THẾ DIỆN HD. tuyến 8 2.4. Mô hình hóa hệ phức hợp 8 2.4.1. Mô hình hóa là gì 8 2.4.2. Mô hình hóa hệ phức hợp 8 Chương 3. Tổng quan về mạng nơron nhân tạo 10 3.1. Lịch sử phát triển của mạng nơron nhân tạo. này với hy vọng bước đầu đưa ứng dụng mạng nơron nhân tạo vào mô hình hóa hệ phức hợp và cụ thể là bài toán mô hình hóa hệ thống xử lý nước thải ứng dụng mạng nơron. 1.2. Ý NGHĨA KHOA HỌC