Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật "Nghiên cứu xây dựng luật điều khiển thích nghi định hướng dữ liệu cho lớp đối tượng không sử dụng mô hình" trình bày các nội dung: Tổng quan về điều khiển không sử dụng mô hình định hướng dữ liệu; Điều khiển không sử dụng mô hình hệ liên tục dựa trên thuật toán PID với chế độ trượt và luật thích nghi tham số; Điều khiển thích nghi không sử dụng mô hình cho hệ rời rạc SISO dựa trên tuyến tính hóa động rút gọn; Mô phỏng kiểm chứng luật điều khiển đề xuất.

Nghiên cứu này thiết kế và thực hiện bộ điều khiển trượt thích nghi bền vững dựa vào mạng nơ-ron RBF với phương pháp học thông số cực tiểu cho hệ tay máy. Đây là hệ thống đã được triển khai trong các ngành sản xuất vật liệu xây dựng, luyện kim, chế tạo cơ khí và công nghiệp đóng tàu. Bộ điều khiển trượt thích nghi bền vững dựa vào mạng nơ-ron RBF được thiết kế để đảm bảo vị trí các khớp của tay máy bám theo vị trí tham chiếu trong thời gian hữu hạn.

Nghiên cứu đề xuất sử dụng mặt trượt vi tích phân tỷ lệ (PIDSS) dựa vào mạng RBF-NN ứng dụng cho điều khiển bám quỹ đạo Mobile robot. Mặt trượt PID được thiết kế thay cho mặt trượt cổ điển góp phần giảm hiện tượng chattering quanh mặt trượt.

Bài viết này trình bày kết quả nghiên cứu việc sử dụng nội suy hàm cơ sở bán kính Wendland để tính véc tơ trọng số cho phương pháp RBF-FD giải phương trình Poisson trong không gian 3 chiều. Kết quả thử nghiệm số cho thấy nghiệm của phương pháp RBF-FD sử dụng hàm Wendland có độ chính xác tốt so với nghiệm của phương pháp phần tử hữu hạn (FEM - Finite Element Method).

Đề tài “Nghiên cứu thuật toán nội suy sử dụng mạng Nơron RBF trong phương pháp lập luận mờ dựa trên đại số gia tử và ứng dụng trong điều khiển” nghiên cứu và đưa ra giải pháp nội suy sử dụng mạng nơ ron RBF của phương pháp lập luận mờ dựa trên ĐSGT.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn nhằm tạo ra các phương pháp xấp xỉ giải phương trình vi phân đạo hàm riêng. Phương pháp RBF – FD được xây dựng theo lược đồ này. Phương pháp RBF – FD là phương pháp không lưới sử dụng nội suy hàm cơ sở bán kính với cách tiếp cận địa phương, và dựa trên sự rời rạc hóa giống như phương pháp FD để tính xấp xỉ nghiệm tại một số điểm rời rạc trong miền xác định. Mời các bạn tham khảo!

Bài giảng Lý thuyết nhận dạng - Một số kỹ thuật trong lý thuyết nhận dạng (tiếp) với các nội dung radial basis functions neural networks; kiến trúc của mạng neural RBF; khớp đường cong sử dụng mạng neural RBF; biểu diễn của dữ liệu nói trên; phân bố của mẫu trong ví dụ...

The main goal of this study is to investigate the classification capability of several machine learning (ML) techniques, including decision tree (DT), multilayer perceptron (MLP) network, Naïve Bayes, radial basis function (RBF) network, and support vector machine (SVM) for predicting purchase decisions.

Nội dung của khóa luận này là ứng dụng thuật toán huấn luyện mạng nơron RBF với mốc cách đều để đưa ra một phương pháp nội suy xấp xỉ hàm nhiều biến với bộ dữ liệu có nhiễu trắng và chứng minh hiệu quả thông qua việc xây dựng phần mềm nội suy hàm số.

Đề xuất một thuật toán lặp hai pha huấn luyện mạng nội suy RBF. Phân tích toán học và kết quả thực nghiệm cho thấy thuật toán có những ưu điểm vượt trội so với những thuật toán thông dụng: dùng được khi số mốc nội suy lớn (hàng chục ngàn mốc), dễ ước lượng sai số huấn luyện, thời gian huấn luyện ngắn, tính tổng quát cũng tốt hơn và dễ song song hoá. Kết quả này đã được đăng trên tạp chí quốc tế Signal Processing. 2) Trong trường hợp bài toán nội suy có mốc cách đều,...

Mặc dù đã được nghiên cứu từ rất lâu, nhưng đến nay bài toán nội suy và xấp xỉ hàm nhiều biến vẫn còn có rất ít công cụ toán học để giải quyết. Mạng Neural nhân tạo là một phương pháp hay để giải quyết bài toán nội suy, xấp xỉ hàm nhiều biến. Năm 1987 M.J.D. Powell đã đưa ra một cách tiếp cận mới để giải quyết bài toán nội suy hàm nhiều biến sử dụng kỹ thuật hàm cơ sở bán kính (Radial Basis Function - RBF), năm 1988 D.S. Bromhead và D. Lowe đề xuất...

Trong đồ họa máy tính bài toán khôi phục và biểu diễn các đối tượng 3D là 1 trong các bài toán cơ bản .Công cụ quan trong để giải quyết bài toán này là lý thuyết nội suy hàm số nhiều biến .Để nội suy hàm số từ 1 tập điểm đã biết thông thường người ta sử dụng các hàm ghép trơn và các biền dạng cảu nó.Từ khoảng 20 chục năm nay người ta đã và đang phát triển 1 kỹ thuật nội suy mới có độ chính xác cao .Đó là nội suy bởi hàm cơ...

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Duct Modeling Using the Generalized RBF Neural Network for Active Cancellation of Variable Frequency Narrow Band Noise