« Home « Kết quả tìm kiếm

Artificial neural networks


Tìm thấy 11+ kết quả cho từ khóa "Artificial neural networks"

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO HỖ TRỢ CÔNG TÁC CHỌN THẦU THI CÔNG THEO QUY TRÌNH ĐẤU THẦU VIỆT NAM

www.academia.edu

Cách đánh giá này có ưu điểm là đã bắt đầu ứng dụng ưu thế học từ dữ liệu mẫu của Artificial Neural Networks để mô phỏng hàm rất phức tạp là suy nghĩ ra quyết định đạt hay không đạt của chuyên gia. Nhưng nhược điểm của phương pháp lại là việc tự người dùng phải chọn đưa các điểm số từ 1 đến 4 vào cho Artificial Neural Networks đánh giá tiếp.

TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO HỖ TRỢ CÔNG TÁC CHỌN THẦU THI CÔNG THEO QUY TRÌNH ĐẤU THẦU VIỆT NAM

www.academia.edu

Cách đánh giá này có ưu điểm là đã bắt đầu ứng dụng ưu thế học từ dữ liệu mẫu của Artificial Neural Networks để mô phỏng hàm rất phức tạp là suy nghĩ ra quyết định đạt hay không đạt của chuyên gia. Nhưng nhược điểm của phương pháp lại là việc tự người dùng phải chọn đưa các điểm số từ 1 đến 4 vào cho Artificial Neural Networks đánh giá tiếp.

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO HỖ TRỢ CÔNG TÁC CHỌN THẦU THI CÔNG THEO QUY TRÌNH ĐẤU THẦU VIỆT NAM

www.academia.edu

Sau đó Artificial Neural Networks sẽ dựa trên tập mẫu có sẵn để đánh giá đ t hay không đ t. Cách đánh giá này có u điểm là đã bắt đ u ng dụng u thế học từ dữ liệu mẫu c a Artificial Neural Networks để mô ph ng hàm rất ph c t p là suy nghĩ ra quyết định đ t hay không đ t c a chuyên gia. Nh ng nh ợc điểm c a ph ơng pháp l i là việc tự ng i dùng ph i chọn đ a các điểm s từ 1 đến 4 vào cho Artificial Neural Networks đánh giá tiếp.

Điều khiển dự báo trên cơ sở mạng Nơron nhân tạo

104728-TT-EN.pdf

dlib.hust.edu.vn

1ABSTRACT Master in Science dissertation Title: Artificial Neural network based Model Predictive Control. Xuan Minh, Phan Specialty: Automatic Control Electrical Department, Hanoi University of Technology 1st Dai Co Viet, Hanoi, Vietnam Introduction This final thesis presents the application of Model Predictive Control (MPC) techniques using Artificial Neural Networks (ANN).

Mạng trí tuệ nhân tạo (ANNs) trong việc tối ưu anten mảng.

000000272715.pdf

dlib.hust.edu.vn

Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Networks) là hệ thống được xây dựng dựa trên nguyên tắc cấu tạo của bộ não con người. Mạng nơron nhân tạo có một số lượng lớn mối liên kết của các phần tử biến đổi (Processing Elements) có liên kết song song. Các phần tử biến đổi của mạng nơron nhân tạo được gọi là các nơron nhân tạo (Artificial Neural) hoặc gọi tắt là nơron (Neural). Lịch sử phát triển của mạng nơron nhân tạo Mạng nơron nhân tạo đã có một lịch sử lâu dài.

Intrusion Detection Systems

tainguyenso.vnu.edu.vn

Architecture of the Artificial Neural Networks. One axis of the matrix specifies different attacks already known. A detailed review of the AIS applied to intrusion can be found in (Kim, 2003).. Entropy of the selected feature is. There is a remarkable decrease in the detection rate of the known attacks in the anomaly detection scenario. Proceedings of The Sixth Annual Mediterranean Ad Hoc Networking WorkShop,137-145..

Mạng trí tuệ nhân tạo (ANNs) trong việc tối ưu anten mảng.

000000272715-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Lý do chọn đề tài Trong những năm gần đây, việc sử dụng mạng trí tuệ nhân tạo (Artificial Neural Networks) trong việc tối ưu quá trình thiết kế anten nói riêng cũng như trong các vấn đề tính toán toán nói chung đang có nhiều bước phát triển do có nhiều ưu điểm nổi bật so với nhưng cách tính toán truyền thông.

ỨNG DỤNG MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO ĐỂ ĐIỀU KHIỂN THIẾT BỊ BẰNG GIỌNG NÓI TIẾNG VIỆT

ctujsvn.ctu.edu.vn

Cụ thể là áp dụng mạng nơ-ron nhân tạo (artificial neural networks, gọi tắt là mạng nơ-ron) để nhận dạng một số từ cơ bản của tiếng Việt, đủ để điều khiển một mini-robot. Với mục tiêu mong muốn là bất kì người sử dụng nào cũng cĩ thể vận hành tốt thiết bị bằng cách đọc các lệnh vào micro của máy tính.Mạng Nơ-ron sẽ nhận dạng từ điều khiển vừa đọc, và gởi đến mạch giao tiếp thiết bị byte điều khiển tương ứng (Hình 1)..

Nghiên cứu ảnh hưởng của nguồn điện phân tán đến chế độ vận hành lưới điện phân phối

240982-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Enhancement of Voltage Stability in Radial Distribution System Using Artificial Neural Networks. Optimal Loss Reduction of Distribution Networks. Impact of distributed generation on power system operation and control. Investigating Distributed Generation Systems Performance Using Monte Carlo Simulation. IEEE, Vol.21, No.2, May. Voltage stability index base on synchrronized phase measurement. Voltage Stability Condition in a power transmission system calculated by sensitivity methods.

Xây dựng phần mềm tự động chấm công nhân viên dựa trên nhận dạng giọng nói

312348.pdf

dlib.hust.edu.vn

Thuật toán phân hoạch: bao gồm các thuật toán học máy như Support Vector Machine (SVM) và Artificial Neural Networks (ANNs) đi xây dựng mô hình biên giữa các người nói. Bước so sánh (matching): từ tập vector đặc trưng của người nói chưa biết, so sánh (tính khoảng cách/độ biến dạng) với các code book có trong cơ sở dữ liệu để xác định định danh người nói. Hình 6 - Sơ đồ mô hình hóa người nói sử dụng VQ Một số thuật toán clustering có thể áp dụng trong VQ.

New Achievements in Evolutionary Computation

tainguyenso.vnu.edu.vn

Forecasting with artificial neural networks: The state of the art. In Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation, Singapore, 2007.. Proceedings of The SPIE Visual Communication and Image Processing IV . Depending on the initial state of the quantum. Next the application of the CNOT gate results in:. In this case assume the result of the measurement is given by:. Structure of the Toffoli gate. The measure-many 1QFSM is similar to the concepts of the 2QFSM.

Optical character recognition using neural networks

dlib.hust.edu.vn

All the weight of synaptic connections determine the functioning of the neural network. The reasons are presented to a sub-set of the neural network: input layer. Neurons that are neither part of the input layer or the output layer are called hidden neurons. Many other parameters may be implemented as part of the learning of these neural networks, for example.

Ứng dụng mạng nơ-ron trong e-learning

000000105330-TT.pdf

dlib.hust.edu.vn

Chapter 2: Research overview of Artificial Neural Network includes concept, mathematical model, architecture, methods of training neural network and applications of Neural Network. Chapter 3: Study architect, methods of training somes basic neural networks and applications of them for classification problem. Chapter 4: Present the basic of the classification learners according to the criteria, then finding out the survey ticket for learners.

ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT DÙNG MẠNG NƠRON ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ BA PHA

ctujsvn.ctu.edu.vn

In order to overcome this problem, the article proposes using an artificial neural network to estimate the magnetic instead of using physical sensor, applying in sliding mode control for a three-phase induction motor. Keywords: Neural networks, Sliding Mode Control, Induction Motor Title: Sliding mode control using neural networks for induction motor.

Recurrent Neural Networks for Temporal Data Processing

tainguyenso.vnu.edu.vn

H , its QR decomposition is a matrix of the form. 4 shows the model validation result of the ELM neural network based model. The training of the recurrent ELM neural network is rather simple. denotes the increasing segment of the function. In this case, x p is the minimum extremum of the input. that means in increase segment of the hysteresis. According to the property of the Preisach-type hysteresis, H x t.

Tìm hiểu mạng nơ ron và ứng dụng mạng nơ ron trong kĩ thuật điều khiển

234407-TT-EN.pdf

dlib.hust.edu.vn

SUMMARY  Thesis title: Neural network and application in identification and control of dynamic nonlinear system. Phan Xuan Minh This thesis aims at researching in artificial neural network and its application in identification and control of dynamic nonliear system. It is composed by three chapters as follows: Chapter 1: Artificial Neural Network To set up theory base for Chapter 2 and 3.

Improve self - adptive control prameters in differential evolution algorithm for complex numerical optimization problems

277144-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Vol.3 No.9 P September, and “Training Artificial Neural Network using Modification of Differential Evolution Algorithm”. a conference paper, “Hybrid Integration of Differential Evolution with Artificial Bee Colony for Global Optimization”. “Modified Self-Adaptive Strategy for Controlling Parameters in Differential Evolution”.

Nghiên cứu công nghệ mạng Nơron tế bào CNN và ứng dụng trong xử lý ảnh

105294-TT-EN.pdf

dlib.hust.edu.vn

Cellular Neural Network (CNN’s) were introduced in 1988 by L.O.Chua and L.Yang as a novel class of information processing systems, which possesses some of key features of Neural Networks and which has important potential applications in such areas as image processing and pattern recognition.

Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron - mờ nhận dạng hệ phi tuyến

104884-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Neural networks, the learning algorithms, and identification nonlinear systems using neural networks. Bản tóm tắt Sự ra đời của các phương pháp mới như các phương pháp: sử dụng hệ suy luận mờ, phương pháp sử dụng mạng Nơron nhân tạo và đặc biệt là phương pháp sử dụng mạng Nơron mờ đã cung cấp thêm cho các nhà khoa học nhiều công cụ mới để giải quyết các bài toán phức tạp mà trước các phương pháp trước đây chưa giải quyết được. Một trong số những bài toán đó là bài toán nhận dạng hệ phi tuyến.

Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron - mờ nhận dạng hệ phi tuyến

104884-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Neural networks, the learning algorithms, and identification nonlinear systems using neural networks. Bản tóm tắt Sự ra đời của các phương pháp mới như các phương pháp: sử dụng hệ suy luận mờ, phương pháp sử dụng mạng Nơron nhân tạo và đặc biệt là phương pháp sử dụng mạng Nơron mờ đã cung cấp thêm cho các nhà khoa học nhiều công cụ mới để giải quyết các bài toán phức tạp mà trước các phương pháp trước đây chưa giải quyết được. Một trong số những bài toán đó là bài toán nhận dạng hệ phi tuyến.