Ứng dụng mạng Nơron trong phát hiện và phân loại sự cố trên đường dây truyền tải: Luận văn thạc sĩ ngành Kỹ thuật điện/ Lâm Hoàng Cát Tiên; Nguyễn Minh Tâm (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2019Call no. : 60520202 621.319 L213-T562

Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn: Luận văn thạc sĩ ngành Kỹ thuật điện/ Lâm Việt Phong; Quyền Huy Ánh (Giảng viên hướng dẫn ). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2018

Ứng dụng mạng Nơron trong phát hiện và phân loại sự cố trên đường dây truyền tải: Luận văn thạc sĩ ngành Kỹ thuật điện/ Lâm Hoàng Cát Tiên; Nguyễn Minh Tâm (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2019

Ứng dụng mạng nơron cải tiến nâng cao độ chính xác nhận dạng chế độ hệ thống điện trong dao động lớn: Luận văn thạc sĩ ngành Kỹ thuật điện/ Lâm Việt Phong; Quyền Huy Ánh (Giảng viên hướng dẫn ). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2018Call no. : 60520202 621.319 L213-P574

Tài liệu "Kiến thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo dành cho học sinh phổ thông" giới thiệu lịch sử, khái niệm AI, máy học, ứng dụng (bảo mật, y tế, lái xe tự động), thuật toán phân loại.

Mục tiêu của đề tài "Nghiên cứu, ứng dụng một số cấu trúc mạng nơron để nhận dạng mô hình hộp đen đối tượng hai cánh quạt nhiều đầu vào nhiều đầu ra (Twin Rotor MIMO system -TRMS)" là nghiên cứu một số cấu trúc mạng noron trong kỹ thuật mô hình hóa, ứng dụng một số cấu trúc mạng noron để nhận dạng mô hình hộp đen đối tượng hai cánh quạt nhiều đầu vào, nhiều đầu ra. So sánh độ chính xác của mô hình hộp đen với mô hình hộp trắng và mô hình thực nghiệm.

Báo cáo tập trung trình bày các nội dung chính sau: Giới thiệu về mạng nơron nhân tạo, một số giải thuật tối ưu trọng số mạng nơron nhân tạo, xây dựng phần mềm dự báo bằng mạng nơron nhân tạo. Với phương pháp nghiên cứu; Phân tích, thống kê và tính toán các tư liệu thu thập được; Mô hình hóa bài toán dự báo bằng việc phát triển chương trình tính toán ngôn ngữ Fortran.

Bài báo "Ứng dụng mạng nơron trong nhận dạng đối tượng điều khiển" chứng minh khả năng nhận dạng điều khiển rất tốt của mạng nơron. Cả nhận dạng mô hình thuận và mô hình ngược đều được thực hiện bởi mạng nơron thẳng và luật học lan truyền ngược. Một ví dụ mô phỏng đơn giản trên Matlab được đưa ra để chứng minh những nhận định trên. Mời các bạn cùng tham khảo.

Bài giảng Mạng nơron và ứng dụng trong xử lý tín hiệu sau đây giới thiệu những nội dung tổng quan về mạng nơron như: Phân loại mạng nơron, thiết lập trọng số (Huấn luyện có giám sát, huấn luyện không giám sát, trọng số cố định), hàm kích hoạt, nơron MCP. Mời các bạn cùng tham khảo.

Bài giảng Mạng nơron và ứng dụng trong xử lý tín hiệu: Kết hợp mẫu trình bày những nội dung sau đây: Các thuật toán huấn luyện, mạng ký ức dị kết, mạng ký ức tự kết, mạng tự kết lặp, mạng ký ức kết hợp lưỡng hướng. Mời các bạn cùng tham khảo để nắm bắt các nội dung chi tiết.

Bài giảng này giới thiệu về các mạng nơron đơn giản dùng cho phân loại mẫu. Chương này trình bày các nội dung chính như: Mạng Hebb, Perceptron, Adaline, Madaline. Mời các bạn cùng tham khảo để nắm bắt các nội dung chi tiết.

Luận văn Tốt nghiệp cử nhân CNTT: Nhận dạng ký tự ảnh có nội dung đi vào tìm hiểu và xây dựng các phần tử nơron cơ bản, xem xét và nghiên cứu cấu trúc một mạng nơron, giới thiệu về mạng nơron nhiều lớp với thuật toán lan truyền ngược. Trọng tâm của đề tài đi vào tìm hiểu về mạng nơron Kohonen (hay mạng nơron tự tổ chức – SOM).

Ứng dụng của mạng noron truyền thẳng được xây dựng dựa trên các nhân tố ảnh hưởng đến sự thay đổi của dữ liệu đã được thực tiễn chứng minh là khá mạnh và hiệu quả trong các bài toán dự báo, phân tích dữ liệu.

Nội Dung Chương 1: Tổng quan về mạng nơron nhân tạo (ANN)