» Từ khóa: Mạng nơ ron

Bài viết này giới thiệu một hệ thống phát hiện xâm nhập mạng áp dụng phương pháp học sâu dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network ANN) và đa lớp (Multi-layers Perceptron- MLP). Các phương pháp đánh giá mô hình cho thấy rằng giải pháp được đề xuất hoạt động hiệu quả.

 11 p dainam 26/04/2025 10 0 Download

Từ khóa: An ninh mạng, Kỹ thuật học sâu, Mạng nơ-ron nhân tạo, Trí tuệ nhân tạo, Phương pháp học sâu

Nghiên cứu này giới thiệu phương pháp khử nhiễu ảnh thông qua học tương phản có giám sát (PDSCL) nhằm giải quyết vấn đề này. Phương pháp sử dụng mạng nơ-ron để học các biểu diễn thưa, mô hình hóa các vùng ảnh tương tự và lặp lại, từ đó tăng khả năng khử nhiễu.

 5 p dainam 26/04/2025 10 0 Download

Từ khóa: Khử nhiễu Poisson trên ảnh số, Học tương phản tăng cường, Mạng nơ ron, Biểu diễn thưa, Không gian đồng thuận, Tăng cường dữ liệu

Nghiên cứu này xem xét ảnh hưởng của ba thông số khi tiện là chiều sâu cắt (t), lượng chạy dao (f) và tốc độ cắt (n) đối với độ nhám bề mặt (Ra), đồng thời phát triển một mô hình dự báo khi gia công thép AISI 304 bằng hệ thống mạng nơ ron thích nghi mờ (ANFIS).

 5 p dainam 26/03/2025 77 6 Download

Từ khóa: Độ nhám bề mặt, Mạng nơ ron thích nghi mờ, Thép AISI 304, Gia công kim loại, Máy vectơ hỗ trợ

Nghiên cứu này thiết kế và thực hiện bộ điều khiển trượt thích nghi bền vững dựa vào mạng nơ-ron RBF với phương pháp học thông số cực tiểu cho hệ tay máy. Đây là hệ thống đã được triển khai trong các ngành sản xuất vật liệu xây dựng, luyện kim, chế tạo cơ khí và công nghiệp đóng tàu. Bộ điều khiển trượt thích nghi bền vững dựa vào...

 8 p dainam 28/02/2025 45 4 Download

Từ khóa: Hệ tay máy, Mạng nơ-ron nhân tạo, Học thông số cực tiểu, Điều khiển trượt, Mạng nơ-ron RBF

Bài viết Ứng dụng trí thông minh nhân tạo cho việc nhận diện khuôn mặt người đưa ra hướng tiếp cận bài toán nhận dạng khuôn mặt ứng dụng DL một cách cơ bản và dễ dàng nhất. Đầu tiên, nội dung sẽ tập trung trình bày về mô hình nhận diện sử dụng kỹ thuật DL dựa trên kiến trúc mạng Nơ – ron tích chập CNN.

 12 p dainam 26/05/2024 124 17 Download

Từ khóa: Nhận diện khuôn mặt, Ứng dụng trí thông minh nhân tạo, Mạng Nơ – ron tích chập CNN, Kỹ thuật học máy, Kỹ thuật học sâu

Nghiên cứu này trình bày 2 mô hình trong kỹ thuật học sâu nhằm nhận dạng 10 ngón tay con người và danh tính của họ. Đầu vào là các ảnh với độ phân giải 96×96. Các ảnh mẫu được lấy từ cơ sở dữ liệu Sokoto Coventry Fingerprint Dataset (SOCOFing).

 9 p dainam 26/05/2024 160 14 Download

Từ khóa: Nhận dạng vân tay, Xác thực vân tay, Mạng nơ-ron tích chập, Kỹ thuật học sâu, Phương pháp XFinger-net

Bài viết trình bày phương pháp tích hợp giải thuật di truyền (Genetic Algorithm: GA) và mạng nơron (Neural Network: NN) lan truyền ngược (Back Propagation: BP) để tránh cực tiểu cục bộ trong kỹ thuật học theo phương pháp hạ Graddient cho lớp bài toán nhận mẫu hoặc dự báo.

 6 p dainam 26/08/2021 39 4 Download

Từ khóa: Mạng nơ ron, Giải thuật di truyền ứng dụng, Bài toán nhận mẫu, Chu trình hoạt động của GA, Thiết kế mạng nơron nhân tạo

Bài viết này ứng dụng thuật toán lan truyền ngược của mạng nơ ron cho dự báo thời tiết tỉnh Điện Biên và nhận dạng biển số xe máy. Dữ liệu cho dự báo được thu thập từ Trung tâm Khí tượng Thủy văn từ năm 2015–10/2017 theo ngày (dùng cho pha học 70%, pha chạy 30% tổng dữ liệu). Dữ liệu cho bài toán nhận dạng biển số xe được lấy mẫu từ 64...

 7 p dainam 26/08/2021 39 13 Download

Từ khóa: Mạng nơ ron nhân tạo, Nhận dạng biển số xe máy, Dự báo thời tiết, Thuật toán lan truyền ngược, Cấu trúc mạng lan truyền ngược

Trong bài viết sử dụng hai thuật toán trong học máy: thuật toán lan truyền ngược và Bayes để cùng dự báo thời tiết tỉnh Hải Dương. Dữ liệu cho bài toán thu thập được theo từng ngày từ Trung tâm Khí tượng Thủy văn từ năm 2013 – 2015 dùng cho pha học (70% tổng dữ liệu) và pha chạy (30%). Một số kết quả thử nghiệm ban đầu được trình bày và...

 5 p dainam 26/08/2021 45 11 Download

Từ khóa: Dự báo thời tiết, Dự báo thời tiết ứng dụng mạng nơ ron, Mạng nơ ron nhân tạo, Thuật toán Bayes, Thuật toán lan truyền ngược