Trong rất nhiều lĩnh vực nhƣ điều khiển, tự động hóa, công nghệ thông tin , nhận dạng đƣợc đối tƣợng là vấn đề mấu chốt quyết định sự thành công của bài toán. Phần lớn các đối tƣợng trong thực tế đều là phi tuyến với độ phi tuyến khác nhau. | Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật 2013 MỤC LỤC MỞ ĐẦU . 7 CHƢƠNG 1 : MẠNG NƠRON VÀ QUÁ TRÌNH HỌC CỦA MẠNG NƠRON 12 . Giới thiệu về mạng nơron và quá trình học của mạng nơron . 12 . Mạng nơron và các phƣơng pháp học . 12 . Đánh giá các nhân tố của quá trình học . 13 . Khởi tạo các trọng số 13 . Bước học α 13 . Hằng số quán tính 14 . Nhận dạng hệ thống sử dụng mạng nơron 14 . Nhận dạng hệ thống 14 . Nhận dạng hệ thống sử dụng mạng nơron . 16 . Mặt lỗi đặc biệt khi luyện mạng nơron 19 . Mặt lỗi đặc biệt khi luyện mạng nơron . 19 . Ví dụ về bài toán dẫn đến mặt lỗi đặc biệt . 20 . Mô phỏng quá trình luyện mạng nơron khi sử dụng Toolbox của Matlab 22 . Ví dụ với mạng nơron có mặt lỗi bình thƣờng 22 . Ví dụ với mạng nơron có mặt lỗi đặc biệt .
