ii.Các cá thể trong quần thể:...33
iii.Quá trình tái tạo:...36
iv.Quá trình tạp lai:...36
v.Các loại lớp nơron của JOONE:...49
vi.Các loại khớp thần kinh thường dùng trong JOONE:...50
vii.Bảng số liệu chuẩn bị việc học hàm y = x2:...96
viii.Số liệu đã xử lý cho việc học hàm y = x2...97
ix.Thống kê sai số của các mạng học hàm y = x2...98
x. Các tham số cho các quy tắc học:...98
xi.Thống kê số liệu sau khi luyện 10 mạng theo các quy tắc học:...100
xii.Đánh giá quy tắc học đối với bài toán bậc hai:...104
xiii.Giá trị cực đại của từng cột số liệu...108
xiv. Bảng số liệu học cho bài toán tớnh năng lượng bức xạ mặt trời...109
xv.Thống kê sai số của các mạng học bài toán tính năng lượng BXMT...113
biến danh định...
biến đổi...
chọn cá thể tốt nhất trong JOONE...
chuẩn bị dữ liệu đào tạo...
chức năng kiểm tra song song trong JOONE...
công nghệ Agents...
dự báo...
Form Control Panel...
giải thuật di truyền...
giải thuật di truyền lai...
giải thuật di truyền trong JOONE...
giải thuật lai di truyền – lan truyền ngược sai số...
giải thuật lai\...
di truyền-lan truyền ngược sai số...
giải thuật lan truyền ngược sai số trong JOONE...
hàm kích hoạt...
hàm sức khoẻ trong JOONE...
hàm truyền... hàm xích-ma (sigmoid)... hằng số học... hằng số quán tính... hiệu chỉnh trọng số... học cả gói...
học có giám sát của JOONE...
học quá mức...
học từng mẫu...
học từng phần của gói...
JOONE...
JOONE core engine...
JOONE Editor...
khởi tạo các trọng số...
khớp nối hoàn toàn...
khớp nối Kohonen...
khớp nối làm trễ...
khớp nối Sanger...
khớp nối trực tiếp...
khớp thần kinh...
kiểm tra chéo...
Log4J... lớp ảo Layer... lớp ảo Synapse... lớp BinaryGene... lớp GAMonitor... lớp LearningMethod...
lớp nơron của JOONE...
lớp nơron Logarit...
lớp nơron tang hyperbol...
lớp nơron trễ... lớp nơron tuyến tính... lớp nơron xích ma... lớp Population... lớp TeacherSynapse•... lớp TeachingSynapse... mã hoá tập trọng số...
mã hoá và giải mã trong JOONE...
mạng nơron lan truyền ngược sai số...
mạng nơron nhân tạo...
mạng nơron nhân tạo tiến...
mặt lỗi...
mô hình hoá...
momentum learning...
năng lượng bức xạ mặt trời...
nơron nhân tạo...
nơron sinh học...
pha lan truyền ngược của JOONE...
Pha lan truyền tiến của JOONE...
phát hiện học quá khít trong JOONE...
phương pháp đạo hàm...
phương pháp giảm gradient...
phương pháp liệt kê...
phương pháp Newton...
phương pháp tìm kiếm ngẫu nhiên...
qui tắc chuỗi... quy tắc delta... quy tắc delta-bar-delta... quy tắc giảm dốc nhất... quy tắc học... quy tắc học giảm dốc nhất... quy tắc học thích nghi...
quy tắc học thích nghi - quán tính...
quy tắc quán tính...
RMSE...
tab điều khiển giải thuật di truyền...
tab điều khiển giải thuật lan truyền ngược sai số...
tập mẫu...
tiến trình xử lý của JOONE...
tiền xử lý và hậu xử lý...
toán tử đột biến...
toán tử đột biến trong JOONE...
toán tử tái tạo...
toán tử tái tạo trong JOONE...
toán tử tạp lai...
toán tử tạp lai trong JOONE...
tổng chạy sức khoẻ...
tổng quát hoá...
tỷ lệ hoá giá trị sức khoẻ...
vòng tròn Rulet...
đạo hàm hàm lỗi...
đạo hàm riêng của hàm lỗi RMSE...
đối tượng Monitor...
[1] Ts Nguyễn Đình Thúc – Trí tuệ nhân tạo - Mạng Nơron - Phương pháp và ứng
dụng – NXB Giáo dục - 2000
[2] Trần Ngọc Hà – GVHD: Ts Nguyễn Thanh Thuỷ - Luận văn tốt nghiệp cao học ngành công nghệ thông tin: Tích hợp giải thuật di truyền với thủ thuật học của
mạng nơron lan truyền ngược của sai số - 1998.
[3] Đoàn Văn Bình – GVHD: Ts Đàm Xuõn Hiệp, TS Nguyễn Thanh Thuỷ - Luận văn tốt nghiệp cao học ngành quản trị kinh doanh: Dự báo nhu cầu điện năng
tỉnh Ninh Bình giai đoạn 2001 – 2010 - 2001.
[4] Trương Ánh Thu – Lê Thanh Nhật – GVHD: Ths Hoàng Đình Chiến - Luận văn tốt nghiệp đại học ngành điện tử viễn thông: Ứng dụng bộ cân bằng dùng mạng
nơron nhân tạo triệt nhiễu giao thoa ký tự trong hệ thống GSM – 2001.
[5]Genetic algorithms – Computer basics and computer system – Textbook for
Software Design and software development Engineers –Third Edition – JITEC. [6] Paolo Marrone - JOONE Core Engine – Developer guide - www.joone.org- 2002 [7] Paolo Marrone - JOONE – Java Object Oriented Neural Engine – The Complete
Guide - www.jooneworld.com - 2003.
[8] Jochen Frửhlich - Supervised by Prof. Jỹrgen Sauer- Neural network with Java - Fachhochschule Regensburg - Department of Computer Science -
http://rfhs8012.fh-regensburg.de/~saj39122/jfroehl/diplom/e-index.html.
[9] William James - Backpropagator’s Review -http://gannoo.uce.ac.uk/bpr/bpr.html. [10] Neural Nets by Kevin Gurney - Online Versions - Psychology Department.
http://www.shef.ac.uk/psychology/gurney/notes/index.html. [11] Warren S. Sarle - Neural Network FAQ – 2002.
ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html
[12] Đỗ Trần Hải – Chuyên đề tiến sĩ về Năng lượng bức xạ mặt trời, 2004.