Khóa luận tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin: Huấn luyện mạng nơron RBF với mốc cách đều và ứng dụng

Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron RBF cho bài toán nội suy và xấp xỉ hàm nhiều biến

Lĩnh vực: Khoa học máy tính, Công nghệ thông tin

Nội dung tài liệu:

Tài liệu này tập trung vào bài toán nội suy và xấp xỉ hàm nhiều biến, một lĩnh vực đã được nghiên cứu từ lâu nhưng vẫn còn hạn chế về công cụ toán học. Mạng Nơron nhân tạo, đặc biệt là mạng Nơron RBF (Radial Basis Function), được đề xuất như một phương pháp hiệu quả để giải quyết bài toán này. Tài liệu điểm lại các phương pháp tiếp cận đã có, từ việc sử dụng hàm cơ sở bán kính của Powell (1987) và kiến trúc mạng RBF của Bromhead, Lowe (1988), đến các thuật toán huấn luyện tiên tiến hơn. Cụ thể, tài liệu giới thiệu thuật toán lặp hai pha và thuật toán lặp một pha HDH mới, nhằm cải thiện hiệu quả và khắc phục nhược điểm của các phương pháp trước đó, đặc biệt khi dữ liệu phân bố không đều. Nghiên cứu này tập trung vào việc ứng dụng thuật toán huấn luyện mạng Nơron RBF với mốc cách đều để xây dựng một phương pháp nội suy xấp xỉ hàm nhiều biến cho dữ liệu có nhiễu trắng, đồng thời minh chứng hiệu quả thông qua việc phát triển phần mềm.

Mục lục chi tiết:

• Mở đầu
• Chương 1: Bài toán nội suy, xấp xỉ hàm số và mạng nơron RBF
• Chương 2: Thuật toán lặp HDH huấn luyện mạng nơron RBF
• Các chương tiếp theo mô tả chi tiết về phương pháp, thuật toán, kết quả thực nghiệm và đánh giá.
• Tóm tắt và kết luận