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 M.J.D. 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 D.S. Bromhead và D. Lowe đề xuất...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
LUẬN VĂN:MẠNG NEURAL RBF VÀ ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAY ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Lê Tiến Mười MẠNG NEURAL RBF VÀỨNG DỤNG NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAYKHOÁ 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 VÀỨNG DỤNG NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAYKHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công nghệ thông tin Cán bộ hướng dẫn: PGS.TS Hoàng Xuân Huấn HÀ NỘI - 2009LỜI CẢM ƠN Tôi muốn bày tỏ sự cảm ơn sâu sắc của mình tới thầy Hoàng Xuân Huấn, thuộcbộ 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 giúpđỡ tôi rất nhiều. Ngoài thời gian tìm hiểu và cung cấp tài liệu, thầy cũng chỉ ra nhữngvướng mắc trong qua trình làm, giúp đỡ tôi khắc phục để đạt hiệu quả cao hơn. Thầycũng đã tận tình giúp đỡ tôi có một chỗ làm việc yên tĩnh trong suốt quá trình làmkhóa luận. Tôi cũng muốn bày tỏ sự cảm ơn của mình tới các các thầy, các cô trong bộmôn, cũng như các thầy, các cô trong khoa, trường đã hết sức tạo điều kiện tốt và giúpđỡ cho tôi hoàn thành khóa luận của mình.TÓM TẮT NỘI DUNG Mặc dù đã được nghiên cứu từ rất lâu, nhưng đến nay bài toán nội suy và xấpxỉ hàm nhiều biến vẫn còn có rất ít công cụ toán học để giải quyết. Mạng Neural nhântạo là một phương pháp hay để giải quyết bài toán nội suy, xấp xỉ hàm nhiều biến.Năm 1987 M.J.D. Powell đã đưa ra một cách tiếp cận mới để giải quyết bài toán nộisuy hàm nhiều biến sử dụng kỹ thuật hàm cơ sở bán kính (Radial Basis Function -RBF), năm 1988 D.S. Bromhead và D. Lowe đề xuất kiến trúc mạng Neural RBF vàđã trở một công cụ hữu hiệu để giải quyết bài toán nội suy và xấp xỉ hàm nhiềubiến(xem [11]). Nội dung chính của khóa luận là trình bày khảo cứu về mạng Neural RBF đểgiải quyết bài toán nội suy, xấp xỉ hàm nhiều biến sau đó ứng dụng cơ sở lý thuyết trênđể xây dựng phần mềm nhận dạng chữ số viết tay.MỤC LỤCMỞ ĐẦU ................................................................................................................... 1Chương 1 BÀI TOÁN NỘI SUY, XẤP XỈ HÀM SỐ VÀ MẠNG NEURAL RBF 1 1.1 PHÁT BIỂU BÀI TOÁN NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM SỐ ............................ 1 1.1.1 Bài toán nội suy.......................................................................................... 1 1.1.1.1 Nội suy hàm một biến số ...................................................................... 1 1.1.1.2 Bài toán nội suy hàm nhiều biến .......................................................... 2 1.1.2 Bài toán xấp xỉ ........................................................................................... 2 1.1.3 Các phương pháp giải quyết bài toán nội suy và xấp xỉ hàm số .................. 2 1.2 MẠNG NEURAL NHÂN TẠO ....................................................................... 3 1.2.1 Giới thiệu mạng Neural nhân tạo ................................................................ 3 1.2.1.1 Mạng Neural sinh học .......................................................................... 4 1.2.1.2 Mạng Neural nhân tạo ......................................................................... 5 1.3 MẠNG NEURAL RBF ..................................................................................... 8 1.3.1 Giới thiệu mạng Neural RBF ...................................................................... 8 1.3.1.1 Bài toán nội suy nhiều biến và kỹ thuật hàm cơ sở bán kính ................. 8 1.3.1.2 Kiến trúc mạng Neural RBF............................................................... 10 1.3.1.3 Ứng dụng của mạng Neural RBF ....................................................... 10 1.4 CÁC PHƯƠNG PHÁP HUẤN LUYỆN MẠNG NEURAL RBF ................... 11 1.4.1 Phương pháp huấn luyện một pha ............................................................. 11 1.4.2 Phương pháp huấn luyện hai pha .............................................................. 12 1.4.3 Phương pháp huấn luyện 2 pha HDH ....................................................... 13 1.4.4 Phương pháp huấn luyện ba pha đầy đủ .................................................... 16 1.5 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM .......................................................................... 16 1.5.1 Kết quả ..................................................................................................... 16 1.5.2 Nhận xét ................................................................................................... 19Chương 2 NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAY........ ...