tailieunhanh - LUẬN VĂN:MẠNG NEURAL RBF VÀ ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAY

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 . 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 . Bromhead và D. Lowe đề xuất. | ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG nGhỆ Lê Tiến Mười MẠNG NEURAL RBF VÀ ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAY KHOÁ LUẬN TỐT nghiệp đại học hệ chính quy Ngành Công nghệ thông tin HÀ NỘI - 2009 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG nGhỆ Lê Tiến Mười MẠNG NEURAL RBF VÀ ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAY KHOÁ LUẬN TỐT nghiệp đại học hệ chính quy Ngành Công nghệ thông tin Cán bộ hướng dẫn Hoàng Xuân Huấn HÀ NỘI - 2009 LỜI CẢM ƠN Tôi muốn bày tỏ sự cảm ơn sâu sắc của mình tới thầy Hoàng Xuân Huấn thuộc bộ môn Khoa học máy tính khoa Công nghệ thông tin trường Đại học Công nghệ ĐHQGHN. Trong thời gian thực hiện khóa luận thầy đã nhiệt tình hướng dẫn và giúp đỡ tôi rất nhiều. Ngoài thời gian tìm hiểu và cung cấp tài liệu thầy cũng chỉ ra những vướng mắc trong qua trình làm giúp đỡ tôi khắc phục để đạt hiệu quả cao hơn. Thầy cũng đã tận tình giúp đỡ tôi có một chỗ làm việc yên tĩnh trong suốt quá trình làm khóa luận. Tôi cũng muốn bày tỏ sự cảm ơn của mình tới các các thầy các cô trong bộ môn cũng như các thầy các cô trong khoa trường đã hết sức tạo điều kiện tốt và giúp đỡ cho tôi hoàn thành khóa luận của .