Sử dụng mạng Neural trong việc dự đoán kết quả đậu Đại học |Tài liệu miễn phí

Home 1-luan-an-thac-si cong-nghe-thong-tin-thac-si Sử dụng mạng Neural trong việc dự đoán kết quả đậu Đại học

[giaban]0.000 VNĐ[/giaban] [kythuat]

[/kythuat]
[tomtat]

Sử dụng mạng Neural trong việc dự đoán kết quả đậu Đại học

File toàn văn Down tại đây or Down tại đây or Down tại đây

File thuyết trình Down tại đây or Down tại đây or Down tại đây

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

MỞ ĐẦU

Chương I. TỔNG QUAN VỀ MẠNG NEURAL

1.1. Giới thiệu chung về mạng Neural sinh học

1.2. Neural nhân tạo

1.2.1. Định nghĩa

1.2.2. Mô hình Neural

1.2.2.1. Mô hình cấu trúc một Neural với đại lượng vô hướng

1.2.2.2. Cấu trúc một Neural với vectơ nhập

1.3. Mạng Neural nhân tạo

1.3.1. Định nghĩa

1.3.2. Mô hình mạng nhiều lớp Neural

1.3.3. Một số chức năng của mạng neural nhân tạo

1.3.3.1. Chức năng phân loại mẫu

1.3.3.2. Học và tổng quát hóa

1.4. Kiến trúc mạng neural

1.4.1. Kiến trúc mạng neural nhân tạo

1.4.2. Các tầng của ANN

1.4.3. Các dạng mạng neural của một ANN

1.5. Hoạt động của một mạng neural

1.6. Các phương pháp học trong ANN

1.6.1. Học có giám sát (Supervised Learning)

1.6.2. Học không có giám sát (Unsupervised Learning)

1.6.3. Học tăng cường (Hydrid Learning)

Chương II. GIỚI THIỆU MẠNG NEURAL ĐA LỚP TRUYỀN THẲNG VÀ GIẢI THUẬT LAN TRUYỀN NGƯỢC

2.1. Tổng quan về mạng neural đa lớp truyền thẳng (Multilayer Perceptrons - MLP)

2.2. Kiến trúc mạng

2.3. Mạng lan truyền ngược (Neural Backpropagation)

2.4. Các kỹ thuật cải tiến thuật toán lan truyền ngược

2.4.1. Khởi tạo và cố định tốc độ học (Fixed calculation of the learning rate)

2.4.2. Giảm tốc độ học theo quá trình học (Decreasing learning rate)

2.4.3. Điều chỉnh tốc độ học theo mỗi mẫu luyện (Learning rate adaptation for each training pattern)

2.4.4. Tiến hóa tốc độ học (Evolutionary adapted learning rate)

2.4.5. Điều chỉnh tốc độ học bằng thay đổi tín hiệu gradient (Learning rate adaptation by sign changes)

2.4.6. Ngăn lỗi bão hòa (Error Saturation Prevention)

Chương III: ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH DỰ ĐOÁN ĐIỂM VÀ KHỐI THI

3.1. Phát biểu bài toán

3.2. Phân tích bài toán

3.3. Giải quyết bài toán

3.3.1. Xây dựng mạng neural

3.3.2. Xây dựng chương trình

3.4. Chương trình thực nghiệm

3.4.1. Quá trình huấn luyện mạng

3.4.2. Hệ thống chương trình

3.4.2.1. Giao diện chương trình

3.4.2.2. Chạy chương trình

3.4.2.3. Một số kết quả dự đoán

3.4.3. Tính độ chuẩn xác của chương trình

3.4.3.1. Phương pháp tính

3.4.3.2. Kết quả tính độ chuẩn xác của chương trình

3.4.3.3. Biểu đồ so sánh kết quả dự đoán

KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

[/tomtat]

GIỚI THIỆU

GIÚP ĐỠ

ỦNG HỘ CHÚNG TÔI