|
Dòng
|
Nội dung
|
|
1
|
Complex, hypercomplex and fuzzy-valued neural networks : new perspectives and applications / Agnieszka Niemczynowicz
New York : Routledge, 2025
xiv, 168 pages ; cm.
Trình bày các cơ sở lý thuyết và ứng dụng của mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Networks), bao gồm mạng nơ-ron giá trị thực, mạng nơ-ron phức và quaternion, cùng các phương pháp tính toán dựa trên mạng nơ-ron. Đề cập đến kiến trúc mạng, hàm kích hoạt, thuật toán học, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), phương pháp RAG, thuật toán di truyền tối ưu mạng nơ-ron, ứng dụng CNN trong nhận dạng hình ảnh y tế, lý thuyết xấp xỉ hàm của mạng nơ-ron và mô hình mờ xử lý chuỗi thời gian dài.
Đầu mục:0
(Lượt lưu thông:0)
Tài liệu số:1
(Lượt truy cập:0)
|
|
2
|
Nghiên cứu tối ưu kiến trúc mạng nơ ron với thuật toán toán di truyền nsga-ii, ứng dụng trong bài toán dự đoán độ nhám bề mặt sau khi tiện cnc với thép sum24l
// Tạp chí cơ khí Việt Nam : Cơ quan của tổng hội cơ khí Việt Nam tr.
Độ nhám bề mặt sau khi gia công là yếu tố then chốt ảnh hưởng đến độ bền, ma sát và tính năng vận hành của chi tiết cơ khí. Trong bối cảnh gia công thép SUM24L bằng phương pháp tiện, việc dự đoán chính xác độ nhám bề mặt từ các thông số cắt như tốc độ (v), chiều sâu (t) và lượng chạy dao (s) là cần thiết để tối ưu hóa quy trình và nâng cao chất lượng sản phẩm. Tuy nhiên, các mô hình dự đoán hiện tại thường thiếu cân bằng giữa độ chính xác và khả năng triển khai thực tế trong môi trường sản xuất thông minh. Bài báo này đề xuất một phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu dựa trên NSGA-II nhằm tự động thiết kế các mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) cho bài toán dự đoán độ nhám sau tiện thép SUM24L. Hai mục tiêu được xem xét đồng thời là: (1) sai số dự đoán (MSE) và (2) kích thước mô hình sau lượng tử hóa (bytes). Thực nghiệm cho thấy phương pháp đã tạo ra một tập nghiệm Pareto hiệu quả, cung cấp các phương án mô hình ANN linh hoạt, sẵn sàng triển khai trên thiết bị biên với độ chính xác phù hợp yêu cầu công
Đầu mục:0
(Lượt lưu thông:0)
Tài liệu số:1
(Lượt truy cập:1)
|
|
3
|
Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo trong nhận diện và dự báo nồng độ khí hydrocarbon trên tàu biển Từ khóa: .
// Xây dựng : tạp chí xây dựng Việt nam - Bản quyền thuộc bộ xây dựng tr.
Rò rỉ khí hydrocarbon là nguy cơ dẫn đến cháy nổ nghiêm trọng trên tàu biển. Các hệ thống giám sát truyền thống dựa trên ngưỡng cố định thường hạn chế trong dự báo sớm và dễ gây báo động giả do tác động môi trường. Bài báo nghiên cứu ứng dụng môn hình mạng nơ-ron nhân tạo nhằm nâng cao hiệu quả nhận diện và dự báo nồng độ khí theo thời gian thực. Bằng cách huấn luyện với dữ liệu đa biến, hệ thống có khả năng nhận diện các xu hướng bất thường và đưa ra cảnh báo sớm trước khi nồng độ đạt mức nguy hiểm. Kết quả đã chứng minh môn hình đạt độ chính xác cao và thời gian đáp ứng nhanh, góp phần tối ưu hóa quản lý an toàn và giảm thiểu rủi ra cháy nổ cho các phương tiện thủy nội địa và tàu viễn dương.
Đầu mục:0
(Lượt lưu thông:0)
Tài liệu số:1
(Lượt truy cập:2)
|
|
4
|
Phân tích ổn định mái dốc nền đường sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo và thuật toán di truyền
// Xây dựng : tạp chí xây dựng Việt nam - Bản quyền thuộc bộ xây dựng tr.
Theo tiêu chuẩn hiện hành của Việt Nam, mái dốc nền đường phải được kiểm tra tính ổn định, bất kể có hay không sử dụng các giải pháp gia cường. Gần đây, Việt Nam đang nỗ lực xây dựng và hoàn thiện các tuyến đường bộ cao tốc kết nối các vùng kinh tế trọng điểm quốc gia. Khi nền đường đi qua các khu vực địa hình hiểm trở, sự xuất hiện của các mái dốc cao với địa chất phức tạp là không tránh khỏi. Tính toán ổn định mái dốc bằng các phương pháp thủ công hoặc sử dụng phần mềm thương mại thường tốn nhiều thời gian và công sức, trong khi độ chính xác phụ thuộc vào kinh nghiệm và kỹ năng của kỹ sư. Do đó, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo và máy vi tính để xác định nhanh hệ số ổn định mái dốc hoặc cung cấp phương án kiểm chứng là hết sức cần thiết. Bài báo đề xuất sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) kết hợp thuật toán di truyền (GA) mô phỏng bằng MATLAB/M-file để xác định nhanh mặt trượt nguy hiểm. Kết quả tính toán số cho thấy, sai lệch giữa phương pháp đề xuất và phương pháp Fellenius không vượt quá 2%.
Đầu mục:0
(Lượt lưu thông:0)
Tài liệu số:1
(Lượt truy cập:3)
|
|
5
|
|
|
|
|
|