Dự đoán mạng lưới

Artificial neural network (ANN) models have been extensively studied with the aim of achieving human-like performance, especially in the field of pattern recognition. These networks are composed of a number of nonlinear computational elements which operate in parallel and are arranged in a manner reminiscent of biological neural interconnections. ANNs are known by many names such as connectionist models, parallel distributed processing models and neuromorphic systems (Lippmann 1987).

8p doroxon 12-08-2010 101 23   Download

Fundamentals Adaptive systems are at the very core of modern digital signal processing. There are many reasons for this, foremost amongst these is that adaptive filtering, prediction or identification do not require explicit a priori statistical knowledge of the input data. Adaptive systems are employed in numerous areas such as biomedicine, communications, control, radar, sonar and video processing (Haykin 1996a).

21p doroxon 12-08-2010 69 16   Download

A Class of Normalised Algorithms for Online Training of Recurrent Neural Networks A normalised version of the real-time recurrent learning (RTRL) algorithm is introduced. This has been achieved via local linearisation of the RTRL around the current point in the state space of the network. Such an algorithm provides an adaptive learning rate normalised by the L2 norm of the gradient vector at the output neuron. The analysis is general and also covers simpler cases of feedforward networks and linear FIR filters...

12p doroxon 12-08-2010 78 15   Download

Activation Functions Used in Neural Networks Perspective The choice of nonlinear activation function has a key influence on the complexity and performance of artificial neural networks, note the term neural network will be used interchangeably with the term artificial neural network. The brief introduction to activation functions given in Chapter 3 is therefore extended. Although sigmoidal nonlinear activation functions are the most common choice, there is no strong a priori justification why models based on such functions should be preferred to others....

0p doroxon 12-08-2010 72 14   Download

Network Architectures for Prediction Perspective The architecture, or structure, of a predictor underpins its capacity to represent the dynamic properties of a statistically nonstationary discrete time input signal and hence its ability to predict or forecast some future value. This chapter therefore provides an overview of available structures for the prediction of discrete time signals.

16p doroxon 12-08-2010 67 13   Download

Recurrent Neural Networks Architectures Perspective In this chapter, the use of neural networks, in particular recurrent neural networks, in system identification, signal processing and forecasting is considered. The ability of neural networks to model nonlinear dynamical systems is demonstrated, and the correspondence between neural networks and block-stochastic models is established. Finally, further discussion of recurrent neural network architectures is provided.

21p doroxon 12-08-2010 78 13   Download

Chương I: Sự cần thiết phải hoàn thiện đề án Quy hoạch mạng lưới các trường đại học, cao đẳng giai đoạn 2006 – 2020 I. Lý do phải hoàn thiện đề án Quy hoạch mạng lưới các trường đại học, cao đẳng giai đoạn 2006 – 2020 Tổng quan về đề án Quy hoạch mạng lưới các trường đại học, cao đẳng giai đoạn 2006 – 2020

63p beembank123 24-06-2013 79 13   Download

Neural Networks as Nonlinear Adaptive Filters Perspective Neural networks, in particular recurrent neural networks, are cast into the framework of nonlinear adaptive filters. In this context, the relation between recurrent neural networks and polynomial filters is first established. Learning strategies and algorithms are then developed for neural adaptive system identifiers and predictors. Finally, issues concerning the choice of a neural architecture with respect to the bias and variance of the prediction performance are discussed....

24p doroxon 12-08-2010 58 10   Download

Some Practical Considerations of Predictability and Learning Algorithms for Various Signals In this chapter, predictability, detecting nonlinearity and performance with respect to the prediction horizon are considered. Methods for detecting nonlinearity of signals are first discussed. Then, different algorithms are compared for the prediction of nonlinear and nonstationary signals, such as real NO2 air pollutant and heart rate variability signals, together with a synthetic chaotic signal.

28p doroxon 12-08-2010 59 10   Download

Data-Reusing Adaptive Learning Algorithms In this chapter, a class of data-reusing learning algorithms for recurrent neural networks is analysed. This is achieved starting from a case of feedforward neurons, through to the case of networks with feedback, trained with gradient descent learning algorithms. It is shown that the class of data-reusing algorithms outperforms the standard (a priori ) algorithms for nonlinear adaptive filtering in terms of the instantaneous prediction error.

14p doroxon 12-08-2010 72 9   Download

Exploiting Inherent Relationships Between Parameters in Recurrent Neural Networks Perspective Optimisation of complex neural network parameters is a rather involved task. It becomes particularly difficult for large-scale networks, such as modular networks, and for networks with complex interconnections, such as feedback networks.

21p doroxon 12-08-2010 83 9   Download

Stability Issues in RNN Architectures Perspective The focus of this chapter is on stability and convergence of relaxation realised through NARMA recurrent neural networks. Unlike other commonly used approaches, which mostly exploit Lyapunov stability theory, the main mathematical tool employed in this analysis is the contraction mapping theorem (CMT), together with the fixed point iteration (FPI) technique. This enables derivation of the asymptotic stability (AS) and global asymptotic stability (GAS) criteria for neural relaxive systems.

19p doroxon 12-08-2010 82 8   Download

Convergence of Online Learning Algorithms in Neural Networks An analysis of convergence of real-time algorithms for online learning in recurrent neural networks is presented. For convenience, the analysis is focused on the real-time recurrent learning (RTRL) algorithm for a recurrent perceptron. Using the assumption of contractivity of the activation function of a neuron and relaxing the rigid assumptions of the fixed optimal weights of the system, the analysis presented is general and is applicable to a wide range of existing algorithms....

9p doroxon 12-08-2010 79 8   Download

Đề tài nghiên cứu xây dựng bộ cơ sở dữ liệu gồm các điểm nguy hiểm xảy ra trên đường quốc lộ 1A đoạn từ Đà Nẵng đi Quảng Nam – Quảng Ngãi; đề xuất đề giải pháp xây dựng hệ thống cảnh báo tự động an toàn giao thông trên mạng lưới đường bộ đi qua các tỉnh khu vực Miền trung Việt Nam qua hệ thống Smart phone.

37p bautroibinhyen24 20-04-2017 50 2   Download

Do mức độ đô thị hoá của thị xã Phước Long đến năm 2010 ngày càng cao.Đời sống nhân dân cũng như nhu cầu dùng nước ngày càng cao,vì vậy mức độ cấp nước sinh hoạt như sau: - Cấp cho 100% dân số với tiêu chuẩn dùng nước là 180 l/ngđ - Nhu cầu dùng nước khác : nước dùng cho XNCN,công cộng,tưới.....tạm tính theo cơ sở dùng nước sinh hoạt Dân số năm 2000 : 39000 người Tỉ lệ tăng dân số 2.0%. Dân số thị trấn năm 2010 dự đoán là 50.000 người iI.1 - QUY MÔ...

5p mk_ngoc62 03-11-2010 163 50   Download

Trong nền kinh tế thị trường cạnh tranh gay gắt, một doanh nghiệp muốn tồn tại và phát triển thì ngoài các điều kiện cần thiết như: Vốn kinh doanh, chiến lược kinh doanh... đòi hỏi mỗi doanh nghiệp phải có một cơ cấu tổ chức bộ máy quản lí phù hợp với quy mô và tình hình sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp đó. Nó là điều kiện đủ quyết định sự thành công của mỗi doanh nghiệp trên thương trường....

87p kennybibo 14-07-2012 74 8   Download

Trong nghiên cứu này, sản phẩm mưa dự báo lại (Hindcast) giai đoạn 1982-2009 và dự báo nghiệp vụ (Operational) giai đoạn 2012-2014 của mô hình NCEP-CFS (National Centers for Environmental Prediction - Climate System Forecast) đã được sử dụng để đánh giá khả năng dự báo mùa tổng lượng mưa tháng trên toàn lãnh thổ Việt Nam với hạn dự báo đến 6 tháng. Dự báo mưa của CFS đã được đánh giá trên cơ sở so sánh với số liệu mưa phân tích trên lưới (GPCC) độ phân giải 0.5 x 0.5 độ và với số liệu quan trắc từ mạng lưới trạm khí tượng Việt Nam.

11p nguyenvanhoangvnu 12-06-2017 41 4   Download

Bài viết giới thiệu một cách tiếp cận đơn giản để xác rủi ro lũ quét cho sông, suối khu vực miền núi dựa trên chỉ số lượng mưa tích lũy ở thượng lưu thời đoạn ngắn được phân tích từ bộ dữ liệu mưa ngày, tái tạo cho khu vực gió mùa châu Á trong giai đoạn khí hậu 1961-2007 (APHRODITE). Nghiên cứu điển hình được áp dụng cho lưu vực sông Cả và đã xác định được mức độ rủi ro lũ quét cho toàn bộ mạng lưới sông, suối.

6p vititan2711 13-08-2019 28 1   Download

Đại học Quốc gia Tp.HCM được thành lập theo Nghị định số 16/CP ngày 27/01/1995 của Thủ tướng Chính phủ, nhằm thực hiện chiến lược phát triển giáo dục, đào tạo đại học và sau đại học, đáp ứng yêu cầu công nghiệp hoá, hiện đại hoá đất nước. Với vị trí và vai trò quan trọng hàng đầu trong mạng lưới các trường đại học, cao đẳng phía Nam và cả nước, việc quy hoạch chi tiết Đại học Quốc gia Tp.HCM cần được nghiên cứu hoàn chỉnh, thực hiện theo từng giai đoạn đầu tư, theo đúng định hướng...

164p comay1909 14-05-2011 458 181   Download

Khái niệm chung Theo yêu cầu công nghệ của máy, cơ cấu sản xuất, các hệ thống truyền động điện tự động đều được thiết kế tính toán để làm việc ở những trạng thái (hay chế độ) xác định. Những trạng thái sự cố hay hư hỏng khác thông thường đã được dự đoán khi thiết kế tính toán chúng để áp dụng những thiết bị và biện pháp bảo vệ cần thiết.

8p chuonchuongiay 07-01-2011 342 143   Download