K T L UẾ ẬN CHƢƠNG 1
2.5 Wavelet Neural Networks
M ng Wavelet Neural Networks (WNN) là m ng nhân t o k t h p các lý thuyạ ạ ạ ế ợ ết c a phân tích Wavelet và lý thuy t v m ng ủ ế ề ạ nơron. M t m ng WNN bao g m các ộ ạ ồ l p ớ nơron ới đầv u vào là tín hiệu sau khi đƣợc x lý phân tích Wavelet Packet. Mử ột ứng d ng c a m ng WNN là kh ụ ủ ạ ả năng ƣớc lƣợng, đánh giá. Đƣa vào một lo t các ạ giá tr quan sát, thu nhị ận đƣợc c a m t chủ ộ ức năng, mạng có th ể đƣợc hu n luyấ ện để tìm hi u các thành ph n c a chể ầ ủ ức năng đó, sau đó tính toán để đƣa ra giá trị giá tr ị k v ng cho các giá tr u vào. ỳ ọ ị đầ
C u trúc c a m t mấ ủ ộ ạng WNN tƣơng tự nhƣ một m ng ạ nơron truy n th ng (hình ề ẳ 2.9) dùng m t ho c nhiộ ặ ều đầu vào, các lớp ẩn và lớp đầu ra bao g m m t hoồ ộ ặc nhi u t h p tuy n tính ho c các hàm t ng. L p n bao g m các ề ổ ợ ế ặ ổ ớ ẩ ồ nơron mà đầu vào của nó đƣợc rút ra t mừ ột hàm wavelet cơ sở. Các t bào c a mế ủ ạng WNN đƣợc gọi là các Wavelons.
Có hai kiểu chính để ạ t o m ng WNN: ạ
Kiểu th nh t là quá trình phân tích Wavelet và x lý c a m ng ứ ấ ử ủ ạ nơron đƣợc tiến hành m t cách riêng rộ ẽ, độ ậc l p. Các tín hiệu đầu vào ban đầu đƣợc ti n ế
hành phân tích wavelet v i mớ ột hàm wavelet cơ sở. K t qu ế ả thu đƣợc là các h s wavelet hoệ ố ặc các đại lƣợng ch a h s ứ ệ ố wavelet đƣợc đƣa vào mạng nơron ở đây diễ, n ra quá trình x lý c a m ng ử ủ ạ nơron qua việc điều ch nh ỉ trọng s liên k t cho vố ế ới các lu t hậ ọc thích hợp.
Kiểu th hai là s k t h p c hai lý thuy t. ứ ự ế ợ ả ế Ở đây có sự điề u ch nh c các ỉ ả ở hàm wavelet cơ sở và các tr ng s liên k t c a m ng ọ ố ế ủ ạ nơron cho phù h p v i ợ ớ lu t hậ ọc.
Hình 2. 9: Cấu trúc c a m t mủ ộ ạng Wavelet Neural Network
Trong gi i h n c a luớ ạ ủ ận văn sử ụ d ng ki u m ng th nhể ạ ứ ất để xây d ng m ng ự ạ WNN. Một số ấu trúc cơ bả c n c a WNN: ủ
C u trúc m t chi u: là cấ ộ ề ấu trúc trong đó có duy nhất vector đầu vào và đầu ra 1 chiều. Cũng giống m ng neural, perceptron là mạ ạng đơn giản nh t, ấ mô hình đơn gi n nhả ất của WNN chính là wavelon nhƣ hình 2.10 với mộ ầt đ u vào và một đầu ra. Hình 2.11 là c u trúc c a mấ ủ ạng m t chi u v i mộ ề ớ ột đầu vào và một đầu ra, l p n ớ ẩ bao gồm M wavelons. Đầu ra c a mủ ạng đƣợc xác định: 1w M i i i a p b Hình 2. 11: Mạng WNN m t chiộ ều
Cấu trúc đa chiều: là cấu trúc trong đó các vector đầu vào là vector đa chiều và m ng có nhiạ ều đầu ra nhƣ hình 2.9. Đầu ra c a mủ ạng đƣợc xác định:
ij 1 1w ,...., M j i N j i a p p b j=1,2,…,K
Các thu t toán h c c a WNậ ọ ủ N cũng tƣơng tự nhƣ các thuật toán h c c a m ng ọ ủ ạ nơron bình thƣờng.