V. Kết luận
3.1Mạng nơron nhân tạo
1 Đặc trưng thống kê (miền thời gian) của tín hiệu
3.1Mạng nơron nhân tạo
Mạng nơron nhân tạo (ANN-Artificial Neuron Network) trong một vài năm trở lại đây đã được nhiều người quan tâm và đã áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực khác nhau, như tài chính, y tế, địa chất và vật lý. Thật vậy, bất cứ ở đâu có vấn đề về dự báo, phân loại và điều khiển, mạng nơron nhân tạo đều có thể ứng dụng được. Sự thành công nhanh chóng của mạng mạng nơron nhân tạo có thể là do một số nhân tố chính sau:
- Năng lực: mạng nơron nhân tạo là những kỹ thuật mô phỏng rất tinh vi, có khả
năng mô phỏng các hàm cực kỳ phức tạp. Đặc biệt, mạng nơron nhân tạo hoạt động phi tuyến. Trong nhiều năm, mô hình tuyến tính là kỹ thuật được sử dụng rộng rãi trong hầu hết các lĩnh vực, vì thế mô hình tuyến tính có tính chiến lược tối ưu hóa được biết nhiều nhất.
- Dễ sử dụng: mạng nơron nhân tạo có tính học theo các ví dụ. Người sử dụng
mạng nơron nhân tạo thu thập các dữ liệu đặc trưng, và sau đó gọi các thuật toán huấn luyện để có thể tự học cấu trúc của dữ liệu. Mặc dù người sử dụng làm tất cả những điều cần thiết để có thể chọn và chuẩn bị dữ liệu, sử dụng loại mạng phù hợp và có thể hiểu được các kết quả, nhưng mức độ người sử dụng biết cách áp dụng thành công mạng nơron nhân tạo vẫn thấp hơn nhiều những người sử dụng các phương pháp thống kê truyền thống…
Mạng nơron nhân tạo dựa trên việc mô phỏng cấp thấp hệ thống nơron sinh học. Trong tương lai với sự phát triển mô phỏng nơron sinh học, chúng ta có thể có loại máy tính thông minh thật sự. Phần tiếp theo chúng tôi sẽ tóm tắt ứng dụng mạng nơron trong bài toán nhận dạng / phân loại (regconition/classification) tín hiệu.