Bài báo trình bày về một phương pháp mô hình hóa hệ thống phi tuyến động trên cơ sở mạng nơ-ron nhân tạo ADN. Để tăng độ chính xác của mô hình, các tác giả đã sử dụng phương pháp huấn luyện mạng là sự kết hợp giữa giải thuật di truyền và giải thuật di truyền và giải thuật gradient. Phương pháp mô hình hóa này được ứng dụng để xấp xỉ mô hình con lắc ngược. Kết quả mô phỏng cho thấy khả năng ứng dụng của phương pháp trong thực tế.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Nhận dạng đối tượng phi tuyến động trên cơ sở mạng neural nhân tạo
Nhận dạng đối tượng phi tuyến động trên cơ sở mạng neural nhân tạo
Số trang: 15
Loại file: pdf
Dung lượng: 412.03 KB
Lượt xem: 23
Lượt tải: 0
Thông tin tài liệu:
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Nhận dạng đối tượng Phi tuyến động Mạng neural nhân tạo Mạng thần kinh Điện tử tự động Công nghệ điện tửTài liệu có liên quan:
-
Xây dựng công cụ nhận dạng khuôn mặt theo thời gian thực hiện trên nền hệ điều hành mã nguồn mỡ
7 trang 228 0 0 -
Luận văn Điều khiển máy công nghiệp bằng thiết bị lập trình
98 trang 134 0 0 -
Giáo Trình Vật liệu linh kiện điện tử
153 trang 115 0 0 -
Sơ đồ điều khiển và tín hiệu máy cắt SF6– GL.107
4 trang 111 2 0 -
Đồ án môn học: Thiết kế mạch chuyển nhị phân 4 Bit sang mã Gray và dư 3 sử dụng công tắc điều khiển
29 trang 105 0 0 -
Luận văn: Lọc thích nghi với thuật toán LMS và ứng dụng trong cân bằng kênh
74 trang 93 0 0 -
Tiểu luận: Tìm hiểu công nghệ truyền hình cáp
39 trang 74 0 0 -
Độ chính xác nhận dạng trong mô hình Faster R-CNN khi có nhiễu
5 trang 68 0 0 -
Phần mềm mô phỏng mã đường dây ứng dụng trong giảng dạy tại trường đại học điện lực
2 trang 57 0 0 -
27 trang 56 0 0
