Giáo trình bài tập nhom 03

    Cao Phạm Anh Trí Cao Tấn Điền Nguyễn Mai Long Dương Xuân Vinh Ứng dụng mạng noron trình xử lý nước thải      Giới thiệu đề tài Xây dựng mạng Nơron Ứng dụng thực tế Kết luận Tài liệu tham khảo   Hiện trạng ◦ Vấn đề nước thải chứa chất hữu rắn khó tan, chất có độc tính khó phân hủy sinh học Nan giải ◦ Sử dụng d phương h pháp há cổ ổ điển điể thường th tốn tố nhiều hiề thời gian hóa chất Giải pháp ◦ Điều chỉnh lưu lượng chất hóa học trung gian để trung hòa lượng nước thải cách hợp lý ◦ Sử dụng mạng Nơron vào trình Fenton để dự đoán điều chỉnh lưu lượng chất trung hòa cần thiết  2.1 Xác định biến đầu vào biến đầu Các biến vào Mạng Nơron Các biến   Biến đầu vào ggồm tiêu: ◦ Nồng độ H2O2/COD ◦ Nồng độ H2O2/Fe2+ ◦ Độ pH ◦ COD ( nhu cầu oxy hóa học) ◦ Thời gian i diễn diễ phản ứng ứ ủ chất hất hóa hó học h Biến đầu ra: ◦ % COD 2.2 Biểu diễn liệu Để mạng Nơron hiểu phải chuyển đổi giá trị đầu vào vào khoảng giá trị [-1, 1]  2.3 Thiết kế mạng: ◦ Mạng truyền thẳng lớp  Số lớp ẩn: hệ thống cần sử dụng lớ ẩẩn cho lớp h mạng đủ đủ, vìì việc iệ sử dụng d nhiều hiề lớp lớ ẩn khiến cho việc huấn luyện trở nên chậm ◦ Sử dụng thuật toán lan truyền ngược ngược ◦ Lựa chọn hàm kích hoạt  2.4 Huấn luyện kiểm tra mạng ◦ Khởi tạo trọng số ◦ Điều kiện kết thúc huấn luyện ◦ Quá Q trình ì h huấn h ấ lluyện ệ dừ dừng ộ điề điều kiện kiệ sau xảy ra: Tổng lỗi sau vòng lặp nhỏ ngưỡng  xác trước  Tất Δwijj nhỏ bằngg ngưỡng g g định, nghĩa giá trị thay đổi trọng số nhỏ ta xem mạng hội tụ  3 Số vòng ò lặp lặ giới iới hạn h ◦ Đánh giá mạng có huấn luyện thành công hay không, cách đánh giá phụ thuộc vào mô hình mạng toán cụ thể  Nếu Nế toàn phân loại đánh giá qua q a tập liệu liệ kiểm tra  Nếu toán dự đoán đánh giá qua giá trị nhỏ độ đo xác   Việc áp dụng mạng Nơron vào trình dự đoán giúp ta tiết kiệm thời gian chi phí, giúp ta điều chỉnh lưu lượng hóa chất cách hợp lý Có thê áp dụng d môô hình hì h để dự d đoán đ hỉ tiêu iê khác    The Use of Artificial Neural Network (ANN) for Modelling, Simulation and Prediction of Advanced Oxidation Process Performance in Recalcitrant Wastewater Treatment (Internet) (Internet) Bài giảng môn “Nhập môn điều khiển thông minh” ((Ts.Huỳnh ỳ Thái Hoàng) g) Artificial Neural Netwwork Predictions of up – flow anaerobic slugde blanket reactor performence in a i jjuice i wastewater (i ) treatment off citrus (internet) [...]... Đánh giá mạng có được huấn luyện thành công hay không, cách đánh giá phụ thuộc vào mô hình mạng và bài toán cụ thể  Nếu Nế là bài toàn phân loại thì đánh giá qua q a tập dữ liệu liệ kiểm tra  Nếu là bài toán dự đoán thì đánh giá qua giá trị nhỏ nhất của độ đo chính xác   Việc áp dụng mạng Nơron vào quá trình dự đoán giúp ta tiết kiệm được thời gian và chi phí, giúp ta điều chỉnh lưu lượng hóa chất... khác khá    The Use of Artificial Neural Network (ANN) for Modelling, Simulation and Prediction of Advanced Oxidation Process Performance in Recalcitrant Wastewater Treatment (Internet) (Internet) Bài giảng môn “Nhập môn điều khiển thông minh” ((Ts.Huỳnh ỳ Thái Hoàng) g) Artificial Neural Netwwork Predictions of up – flow anaerobic slugde blanket reactor performence in a i jjuice i wastewater (i ...  Nếu Nế toàn phân loại đánh giá qua q a tập liệu liệ kiểm tra  Nếu toán dự đoán đánh giá qua giá trị nhỏ độ đo xác   Việc áp dụng mạng Nơron vào trình dự đoán giúp ta tiết kiệm thời gian... lượng chất hóa học trung gian để trung hòa lượng nước thải cách hợp lý ◦ Sử dụng mạng Nơron vào trình Fenton để dự đoán điều chỉnh lưu lượng chất trung hòa cần thiết  2.1 Xác định biến đầu vào... % COD 2.2 Biểu diễn liệu Để mạng Nơron hiểu phải chuyển đổi giá trị đầu vào vào khoảng giá trị [-1 , 1]  2.3 Thiết kế mạng: ◦ Mạng truyền thẳng lớp  Số lớp ẩn: hệ thống cần sử dụng lớ ẩẩn cho