Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Luận văn tốt nghiệp: Đề xuất kết hợp đột biến BLASED với đột biến UNVIASED
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
lòng biết ơn sâu sắc tới GS.TS. Hà Quang Thụy, thày đã hướng dẫn, chỉ dạy tận tình để em hoàn thành luận văn này. Em xin chân thành cảm ơn các thày, cô giáo khoa Công nghệ thông tin - Trường Đại học công nghệ - Đại học Quốc gia Hà nội đã truyền thụ kiến thức cho em trong suốt quá trình học tập vừa qua. Tôi cũng xin cảm ơn cơ quan, bạn bè đồng nghiệp, gia đình và những người thân đã cùng chia sẻ, giúp đỡ, động viên, tạo mọi điều kiện thuận lợi. | Luận văn tốt nghiệp Đề xuât kêt hợp đột biên BLASED với đột biên UNVIASED Lời cảm ơn Em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới GS.TS. Hà Quang Thụy thày đã hướng dẫn chỉ dạy tận tình để em hoàn thành luận văn này. Em xin chân thành cảm ơn các thày cô giáo khoa Công nghệ thông tin - Trường Đại học công nghệ - Đại học Quốc gia Hà nội đã truyền thụ kiến thức cho em trong suốt quá trình học tập vừa qua. Tôi cũng xin cảm ơn cơ quan bạn bè đồng nghiệp gia đình và những người thân đã cùng chia sẻ giúp đỡ động viên tạo mọi điều kiện thuận lợi để tôi hoàn thành nhiệm vụ học tập và cuốn luận văn này. Hà nội ngày 09 tháng 11 năm 2007 Học viên Phạm Thị Hoàng Nhung 4 Mục lục Lời cảm ơn.i Mục lục .4 Danh sách hình vẽ.7 Danh sách bảng biêu.9 MỞ ĐẦU .10 CHƯƠNG 1 - MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO TRUYỀN THẲNG NHIỀU LỚP.13 1.1 Giới thiệu về mạng nơ-ron nhân tạo.13 1.1.1 Khái niệm cơ bản.13 1.1.2 Mô hình mạng nơ-ron nhân tạo.15 1.1.3 Khả năng ứng dụng của mạng nơ-ron nhân tạo.18 1.2 Mạng nơ-ron lan truyền thẳng nhiều lớp.19 1.2.1 Mạng perceptron một lớp.19 1.2.2 Mạng perceptron nhiều lớp.22 1.2.3 Một số vấn đề cần chú ý khi sử dụng mạng MLP.30 Kết luận chương.33 CHƯƠNG 2 - KẾT HỢP GIẢI THUẬT DI TRUYỀN VỚI GIẢI THUẬT LAN TRUYỀN NGƯỢC SAI SỐ ĐỂ TÓI ƯU HOÁ TRỌNG SỐ MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO.34 2.1 Giới thiệu giải thuật di truyền.34 2.1.1 Giới thiệu.34 2.1.2 Tư tưởng chính của giải thuật di truyền.35 2.1.3 Giải thuật di truyền đơn giản.37 2.1 Ứng dụng giải thuật di truyền vào bài toán tối ưu hoá trọng số của mạng nơ-ron nhân tạo.41 2.2.1 Xây dựng hàm giá.42 2.2.2 Mã hoá nhiễm sắc thể.42 2.2.3 Lai .