Danh mục
  • Giáo dục phổ thông
  • Tài liệu chuyên môn
  • Bộ tài liệu cao cấp
  • Văn bản – Biểu mẫu
  • Luận Văn - Báo Cáo
  • Trắc nghiệm Online
Kết quả từ khoá "mang-than-kinh"
12 trang
7 lượt xem
1
7
Tối ưu hóa quá trình hấp phụ xanh methylene bằng phương pháp mạng thần kinh nhân tạo và phương pháp máy vectơ hỗ trợ bình phương nhỏ nhất
Bài viết đề xuất việc tối ưu hóa quá trình hấp phụ chất màu hữu cơ độc hại Methylene Blue (MB) nhờ vật liệu tổ hợp nano Sunfat Kẽm/Than hoạt tính ( ZnS NPs/AC ) nhằm xác định các điều kiện thực nghiệm để tối ưu hóa hiệu suất hấp phụ MB bằng mô hình trí tuệ nhân tạo (ANN) và mô hình Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM).
gaupanda088
90 trang
23 lượt xem
5
23
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Phân tích độ tin cậy kết cấu cáp kính sử dụng mạng thần kinh nhân tạo và phương pháp đánh giá độ tin cậy bậc nhất
Luận văn đề xuất việc thành lập và một phương pháp giải bài toán đánh giá độ tin cậy cho kết cấu cáp kính. Ví dụ cụ thể được áp dụng cho công trình “Nhà hội nghị BI 1 -Trung tâm hành chính, chính trị tỉnh Bình Dương”. Phương pháp tổ hợp đề xuất kết hợp của phương pháp xấp xỉ mạng thần kinh nhân tạo (ANN) và phương pháp phân tích độ tin cậy bậc nhất (FORM).... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
beloveinhouse10
63 trang
79 lượt xem
10
79
Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo (ANN) vào dự báo chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là ứng dụng mạng thần kinh nhân tạo để dự báo giá thị trường chứng khoán tại Việt Nam, đồng thời kiểm định độ chính xác của phương pháp lai ghép trong dự báo có cải thiện tốt hơn không so với phương pháp tiếp cận thuần kỹ thuật. Mục tiêu của đề tài cũng làm rõ tác động mạnh của chiến tranh thương mại Mỹ- Trung Quốc khi thêm nhân tố tác động vĩ mô này vào dự báo.
thiennhaikhach04
7 trang
180 lượt xem
30
180
ÁP DỤNG PHẦN MỀM MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO DỰ BÁO LŨ HẠ LƯU SÔNG THU BỒN – VU GIA
Đề tài này nghiên cứu, áp dụng phần mềm mạng thần kinh nhân tạo (ANNs) để dự báo lũ ở hạ lưu sông Thu Bồn – Vu Gia.
meoden89nd
8 trang
120 lượt xem
24
120
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P1
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).
doroxon
16 trang
87 lượt xem
14
87
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P3
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.
doroxon
19 trang
114 lượt xem
9
114
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P7
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. For rigour, existence, uniqueness, convergence and convergence rate are considered and the analysis is provided for a range of activation functions and recurrent neural networks architectures. ...
doroxon
14 trang
107 lượt xem
10
107
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P8
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.
doroxon
12 trang
94 lượt xem
16
94
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P9
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...
doroxon
9 trang
95 lượt xem
9
95
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P10
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....
doroxon

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

Zalo/Tel:

093 303 0098

Email:

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Layer 1

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok

Chịu trách nhiệm nội dung: Nguyễn Công Hà. ©2025 Công ty TNHH Tài Liệu trực tuyến Vi Na.
Địa chỉ: 54A Nơ Trang Long, P. Bình Thạnh, TP.HCM - Điện thoại: 0283 5102 888 - Email: info@tailieu.vn
Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015