mang than kinh dieu khien

... HÌNH MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO Đặc điểm mô hình Mạng thần kinh nhân tạo Các dạng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo Huấn luyện Mạng thần kinh nhân tạo Các vấn đề mô hình Mạng thần kinh nhân tạo Ƣu ... thần kinh điều chỉnh sau: Trong t trọng số Mạng thần kinh vòng lặp thứ t 29 t+1 trọng số vòng lặp (t + 1) Δ( )t trình học hỏi Quá trình học Mạng thần kinh giống trình học hệ thần kinh sinh học Kinh ... 14 2.2.1.2 Mạng thần kinh truyền thẳng đa lớp 15 2.2.1.3 Mạng thần kinh bổ sung 17 2.2.2 Mạng thần kinh nhân tạo hồi tiếp 18 2.2.2.1 Mạng thần kinh hồi tiếp Jordan ...

Ngày tải lên: 22/09/2012, 16:55

... qua đường điện thoại từ xa - Modem dùng cho Simatic S7 – 200 - Giải pháp cắm chạy cho tất modem kinh điểm lĩnh vực PLC - Dùng để bảo trì từ xa chuẩn đoán truyền thông gửi thông báo SMS - Thay...

Ngày tải lên: 17/03/2013, 21:17

... hiệu mạng thần kinh đơn giản, đa đến phơng trình vi phân dạng (1), từ chứng minh định lý tính ổn định tuyệt đối (1) 2.1 Mô hình mạng nơron Để mô tế bo thần kinh v khớp nối thần kinh não ngời, ... Mụ hỡnh toỏn hc v tớnh n nh tuyt i ca mng thn kinh nhõn to lớp mạng nơron đối xứng tác giả Forti & cs (1994); Điều kiện cần v đủ ổn định tuyệt ... đợc cho dạng không tuyến tính: & x = -Dx + Ws(x) + u Trong đó: (2) x Rn l vectơ trạng thái thần kinh D = diag[d1, d2, ,dn] > 0, di > l tốc độ tự phân huỷ; D l ma trận hằng; s(x) = [s1(x1), sn(xn)]T...

Ngày tải lên: 28/08/2013, 10:23

... độ dốc lớn. Nhiều nhân tố tác động đến thị trường tài chính và nền kinh tế bao gồm 5  các sự kiện chính trị, điều kiện kinh tế nói chung, và kỳ vọng của nhà đầu tư. Vì vậy,  dự báo thị trường tài chính và sự chuyển động của nền kinh tế là khá khó khăn.  ... chứng minh cho mục tiêu nghiên cứu.  1.2.  Mô hình mạng thần kinh nhân tạo ­ ANN  1.2.1.  Mạng thần kinh nhân tạo và các đặc điểm cơ bản của bộ não  1.2.2.  Những yếu tố tạo nên một mô hình mạng thần kinh nhân tạo  Hai  thành  ... dụng rộng rãi trong kinh tế ­ tài chính, đặc biệt là trong việc xây dựng các mô hình  dự báo bao gồm dự báo chỉ số chứng khoán và dự báo các biến kinh tế vĩ mô.  1.6.  Thiết kế một mô hình mạng thần kinh nhân tạo ...

Ngày tải lên: 12/09/2013, 16:20

... mạng thần kinh (Artificla Neural Network) cho có khả thích nghi tốt với yếu tố “bất định”, vốn tồn biến số kinh tế - tài tạo nên rủi ro cho chủ thể kinh tế trình định Mô hình mạng thần kinh giải ... lạm phát cao tác động đến nhiều mặt đời sống kinh tế - xã hội: làm tăng chi phí sản xuất kinh doanh giảm khả cạnh tranh doanh nghiệp; làm méo mó kinh tế làm cho việc thực kế hoạch chi tiêu tiết ... hợp kinh tế phát triển hiệu quả, áp dụng tiến khoa học kỹ thuật, cấu kinh tế đổi thành công; lạm phát có tác dụng thúc đẩy sản xuất Ngược lại, lạm phát, theo Keynes, không động lực phát triển kinh...

Ngày tải lên: 12/09/2013, 16:20

... (2001) The optimal n (that is, the value of n corresponding to the minimum of E(n)), is clearly less than the maximum of n for the raw data for each of the embedding dimensions (m) examined However, ... that the evidence for nonlinearity is weaker, and the best embedding dimension now is m = rather than m = Figure 11.6 shows the results from analysing the variance of the delay vectors for the ... performed experiments is given in Table 11.1 From Table 11.1, the nonlinear algorithms perform better than the linear one, confirming the analysis which detected nonlinearity in the signal To further...

Ngày tải lên: 17/10/2013, 21:15

Ngày tải lên: 20/10/2013, 15:15

... mạng thần kinh lĩnh vực kinh tế tài chính, đặc biệt trình dự báo 2.2 Những ứng dụng mạng thần kinh lĩnh vực kinh tế tài 2.2.1 Dự báo tài Tăng trưởng kinh tế ảnh hưởng đến hầu hết người kinh tế ... chỉnh khớp nối thần kinh tồn tế bào thần kinh Khối xây dựng não mạng thần kinh tế bào thần kinh Các tế bào thần kinh người thể hình 3.1 Hình 3.1 Mô hình sinh học tế tế bào thần kinh nhân tạo Như ... thần kinh nhân tạo Những kết nối đầu vào Trong mạng thần kinh nhân tạo, tế bào thần kinh kết nối với tế bào thần kinh khác phụ thuộc vào chúng để nhận thông tin mà xử lý Một tế bào thần kinh...

Ngày tải lên: 25/12/2013, 10:41

... trí t nhân tao vơi sư lai ghe p mơ va mang nơron ̣ ̣ ̣ ́ ̣ ́ ̣ ̀ ̀ ̣ để điều khiển mức chất lỏng cho hệ ba bồn nước , nghiên cưu sư kêt ́ ̣ ́ hơp giưa mơ va mang nơron tao nên tht toan đê điêu ... ̉ ̀ theo phương phap trung bì nh tâm ́ ̣ ˆ Vơi ngo vao cua mang ( e ́ ̃ ̀ ̉ ̣  e e ) ước lượng sai số e , đo hì nh 4.3 dươi la mang nơron Singleton co vecto ngo vao la ́ ́ ̀ ̣ ́ ̃ ̀ ̀ ˆ ˆ ... chât long ́ ̀ ̣ ̉ ̀ ̀ ̉ ̉ ̃ ̣ ̉ ́ ́ ̉ ba bơn ̀ Phƣơng phap nghiên cƣu ́ ́ - Nghiên cưu tơng quan mang nơron va mơ nơron Trong đo, ́ ̉ ̣ ̀ ̣ ̀ ́ nghiên cưu kết hợp mơ mạn g nơron phuc vu cho nghiên...

Ngày tải lên: 31/12/2013, 10:12

... tháng ngày học tập hoạt động mái trường Bách Khoa thân yêu Hành trang vào đời điều thầy dạy, mà mang theo lĩnh nhiệt huyết tuổi trẻ ta có sau năm rèn luyện trường Xin cảm ơn người bạn chân thành ... kho hàng lựa chọn phương pháp dò line Phương pháp lựa chọn tính dễ sử dụng, tính xác có lợi mặt kinh tế  Để robot slave có khả phát để tránh va chạm ta sử dụng master quản lý vị trí robot slave...

Ngày tải lên: 05/01/2014, 21:04

... using neural networks for prediction rather than classical time series analysis are (Wu 1995) • they are computationally at least as fast, if not faster, than most available statistical techniques; ... Massively interconnected neural nets provide a greater degree of robustness or fault tolerance than sequential machines By robustness we mean that small perturbations in parameters will also ... (i.e they learn how to make accurate predictions); • they are as accurate if not more accurate than most of the available statistical techniques; • they provide iterative forecasts; • they are...

Ngày tải lên: 21/01/2014, 15:20

... 10 times greater than w2 and 1000 times greater than w4 Hence, the component of the output of the filter within the adaptive system due to w1 will, on the average, be larger than that due to ... zero-memory nonlinearity This nonlinearity is implicitly being used to test the higher-order (i.e greater than second-order) statistical properties of the output of the adaptive equaliser When ideal convergence ... the error performance surface is either oscillatory or overdamped; • if the value of η is greater than ηc , the system is unstable and does not converge These observations can only be visualised...

Ngày tải lên: 21/01/2014, 15:20

... finite impulse response (FIR) filter Similarly, (3.10) Notice e(k) is used as the filter input, rather than x(k), for consistency with later sections on prediction error filtering 38 LINEAR FILTERS e(k) ... as in Figure 3.4, and lattice structures are most commonly employed In signal modelling, rather than being deterministic, the input e(k) to the filter in (3.10) is assumed to be an independent...

Ngày tải lên: 21/01/2014, 15:20

... learning algorithms (Poggio and Girosi 1990) Vitushkin (1954) showed that there are functions of more than one variable which not have a representation by superpositions of differentiable functions (Beiu ... R, x1 = x2 Sigmoid means S-shaped The constraints we impose on sigmoidal functions are stricter than the ones commonly employed 52 NEURAL NETWORKS AND UNIVERSAL APPROXIMATION 1 0.8 0.8 0.6 0.6 ... x (4.13) The maximal absolute deviation between this function and the logistic function is less than 0.02 12 The function (4.13) is compared with the logistic function and shown in Figure 4.5...

Ngày tải lên: 21/01/2014, 15:20

... (x)) = H2 (H1 (x)) since sin(ex ) = esin(x) This is the reason to use the term nesting rather than cascading in modular neural networks RECURRENT NEURAL NETWORKS ARCHITECTURES 71 Nonlinear ... NARMAX neural network does not comprise of delayed versions of input and output of order higher than those presented to the network Therefore, the input of an insufficient order will result in undermodelling, ... quite complex Networks with more neurons and hidden layers will produce more complicated dynamics than those in (5.9) Following the same approach, for a general 76 HOW DYNAMICALLY RICH ARE NONLINEAR...

Ngày tải lên: 26/01/2014, 13:20

... more layers of neurons than necessary, which enables network topology adaptation while in use and improves robustness in the network, – more neurons within the layers than necessary, which improves ... topology adaptation due to statistical changes in the input data It gives more degrees of freedom than necessary for a particular task In the case of neural networks for time series prediction, ... strategy has potentially multiple local minima, especially if the order of the model is smaller than the order of the process Notice that the equation error can be expressed as a filtered version...

Ngày tải lên: 26/01/2014, 13:20

... function (7.4) is strictly monotonically increasing, since its first derivative is strictly greater than zero Hence, in order to prove that Φ is a contraction on [a, b] ∈ R, it is sufficient to prove ... Φ(a) 0, • b − Φ(b) These conditions will be satisfied if the function Φ is smaller in magnitude than the curve y = x, i.e if , β > (7.6) |x| > + e−βx Condition (ii) can be proven using the mean ... CMT (Appendix G) must be satisfied That is the case if the values of Φ are smaller in magnitude than the corresponding values of the function y = x As shown in Figure 7.4(a), that condition is...

Ngày tải lên: 26/01/2014, 13:20

... posteriori error e(k) (8.47) is smaller in magnitude than the corresponding a ¯ priori error e(k), since the denominator of (8.47) is strictly greater than unity For expansive activation functions, ... and x = The a posteriori error is clearly smaller than the a priori error for any Φ of interest For expansive functions, the ratio is smaller than for contractive functions, which means that data-reusing ... Π(k) 2 (8.53) The denominator in (8.53) is strictly greater than unity, which makes the a posteriori error e(k) smaller in magnitude than the a priori error (Mandic and Chambers 1998a) ¯ The analysis...

Ngày tải lên: 26/01/2014, 13:20

... performance than the RTRL algorithm (Figure 9.4(b)) To quantify this, if the measure of performance is the standard prediction gain, the NRTRL achieved approximately dB better performance than the ... Therefore, the optimal learning rate for practical applications should be chosen to be smaller than the one derived above This is one of the reasons why there is a need to add a positive constant ... learning rate Dependent on the choice of C, the NRTRL can have worse, similar or better performance than RTRL However, in most practical cases, C < is a sufficiently good range for the NRTRL to outperform...

Ngày tải lên: 26/01/2014, 13:20