Mạng nơ ron trong xác định thạch học.
Số trang: 7
Loại file: pdf
Dung lượng: 3.21 MB
Lượt xem: 7
Lượt tải: 0
Xem trước 2 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
Mạng nơ ron trong xác định thạch học. Động đất dạng chuỗi được xác định là quy luật biểu hiện tự nhiên của tính địa chấn ở khu vực thềm lục địa Đông Nam Việt Nam. Trong giai đoạn 1877-2008, đã xuất hiện 4 chuỗi động đất vào các năm 1877, 1923, 1960 và 2005.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Mạng nơ ron trong xác định thạch học. T~p chI Tin h-: 64 NGUY:~N HU1J HA.U • RBFN c6 ham truyen d~t lien ket gifra lap ~n va. lap vao la. phi tuyen va. gifra lap ~n va. lap ra la. tuyen tfnh, trong khi d6 MLP c6 ham truyen d~t giua l&p ~n va. lap trtroc d6 la. phi tuyen con giiia l&p ra va lap ~n cu5i cimg co th€ la. phi tuyen ho~c tuyen tinh tuy theo tlrng yeu cau irng dung cu th€, • M5i noron cu a lap ~n trong RBFN xac dinh khoang each gifra vec to vao va. tam cua RBFNs chi d~c trtrng rieng cho noron d6, trong khi d6 m6i noron cua MLP chi iroc tfnh tich vo lnrcng (inner product) cua vec to vao thuoc noron d6 va vec to cua cac trong so khop noi (synaptic weights) lien quan. y Xp Lap Lapan Lap vao cua RBF vao Hinh 1. Mang RBF la tin hi~u vao, Wj la cac trong so, Xi Y la tin hieu ra va UNG DlJNG M~NG RBF TRONG xtr LY TiN HI~U TRAI PHO 65 ~. BQ TAcH SONG BAYES Tieu chu[n Bayes bi~u thi xac suilt tach hai IO P{Xk = allr(k)l}, (5) Yk - al neu khong tho a man trufrng hop tren,trong do P{Xk = ailr(k)l} la xac suilt thu tin hieu a, (i = 0,1) v&i dieu kien vec to lily mh la r(k), Biet ding (6)voi fr Ia ham m~t de?xac suilt cua cac mh thu diroc. Ta co th~ viet: (7)Vi v~y co th€ viet lai Yk cho g 66 NGUYEN mru H,A.U P-l H(z) = L hi «>, (11) j=O trong do N lit d9 dai cua dap irng xung. Nhieu D ir lieu van Kenh chinh n(k) y(k) •.. ~ BQ 19C FIR •.. II .. H(z) • ~ yc(k) BQ 19C FIR •.. .. Hc(z) Kenh phu cling tan s6 H1.nh 2. Mo hlnh kenh thong tin co nhi~u cling kenh BQ tr~ x(k) x(k) x(k-l) xtk-Ms-I) y (k-r) Hinh. 9. B9 can blng truyen thudn Bai toan can bhg theo ki nr & day 111.su· dung thOng tin ciia vec to Xk & dau ra ciia kenh d€ danh gia y(k - r]. Thiet bi hoac thu~t toan t ao dtroc ham y(k - r] diroc goi Ill. b9 can b~ng truyen thuan, B9 can blng nay g~m hai phan: • Ph an t ao ra ham vo huang fy tit vec to van x(k) va danh gia gia tr] cua no (ham quydt dinh] . • Thiet bi giai khong co nh& (slicer) se chon cac ki tl! da. dtroc phat di gan nhat voi fy(x(k)). Doi voi chu5i nhi phan b9 giai nay lit ham dau tu-c Ill. sgn(x(k)) = 1 neu Xk 2: 0 va 0 trong trirong hop ngiroc lai, B9 ca ...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Mạng nơ ron trong xác định thạch học. T~p chI Tin h-: 64 NGUY:~N HU1J HA.U • RBFN c6 ham truyen d~t lien ket gifra lap ~n va. lap vao la. phi tuyen va. gifra lap ~n va. lap ra la. tuyen tfnh, trong khi d6 MLP c6 ham truyen d~t giua l&p ~n va. lap trtroc d6 la. phi tuyen con giiia l&p ra va lap ~n cu5i cimg co th€ la. phi tuyen ho~c tuyen tinh tuy theo tlrng yeu cau irng dung cu th€, • M5i noron cu a lap ~n trong RBFN xac dinh khoang each gifra vec to vao va. tam cua RBFNs chi d~c trtrng rieng cho noron d6, trong khi d6 m6i noron cua MLP chi iroc tfnh tich vo lnrcng (inner product) cua vec to vao thuoc noron d6 va vec to cua cac trong so khop noi (synaptic weights) lien quan. y Xp Lap Lapan Lap vao cua RBF vao Hinh 1. Mang RBF la tin hi~u vao, Wj la cac trong so, Xi Y la tin hieu ra va UNG DlJNG M~NG RBF TRONG xtr LY TiN HI~U TRAI PHO 65 ~. BQ TAcH SONG BAYES Tieu chu[n Bayes bi~u thi xac suilt tach hai IO P{Xk = allr(k)l}, (5) Yk - al neu khong tho a man trufrng hop tren,trong do P{Xk = ailr(k)l} la xac suilt thu tin hieu a, (i = 0,1) v&i dieu kien vec to lily mh la r(k), Biet ding (6)voi fr Ia ham m~t de?xac suilt cua cac mh thu diroc. Ta co th~ viet: (7)Vi v~y co th€ viet lai Yk cho g 66 NGUYEN mru H,A.U P-l H(z) = L hi «>, (11) j=O trong do N lit d9 dai cua dap irng xung. Nhieu D ir lieu van Kenh chinh n(k) y(k) •.. ~ BQ 19C FIR •.. II .. H(z) • ~ yc(k) BQ 19C FIR •.. .. Hc(z) Kenh phu cling tan s6 H1.nh 2. Mo hlnh kenh thong tin co nhi~u cling kenh BQ tr~ x(k) x(k) x(k-l) xtk-Ms-I) y (k-r) Hinh. 9. B9 can blng truyen thudn Bai toan can bhg theo ki nr & day 111.su· dung thOng tin ciia vec to Xk & dau ra ciia kenh d€ danh gia y(k - r]. Thiet bi hoac thu~t toan t ao dtroc ham y(k - r] diroc goi Ill. b9 can b~ng truyen thuan, B9 can blng nay g~m hai phan: • Ph an t ao ra ham vo huang fy tit vec to van x(k) va danh gia gia tr] cua no (ham quydt dinh] . • Thiet bi giai khong co nh& (slicer) se chon cac ki tl! da. dtroc phat di gan nhat voi fy(x(k)). Doi voi chu5i nhi phan b9 giai nay lit ham dau tu-c Ill. sgn(x(k)) = 1 neu Xk 2: 0 va 0 trong trirong hop ngiroc lai, B9 ca ...
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
xác định thạch học điều khiển học nghiên cứu tin học Lý thuyết thuật toán tự động học khoa học điều khiểnGợi ý tài liệu liên quan:
-
Tóm tắt về giảm bậc cho các mô hình: một giải pháp mang tính bình phẩm.
14 trang 464 0 0 -
Nghiên cứu thuật toán lý thuyết: Phần 1
47 trang 111 0 0 -
Nghiên cứu thuật toán lý thuyết: Phần 2
61 trang 108 0 0 -
Nghiên cứu lý thuyết thuật toán: Phần 1
73 trang 30 0 0 -
Thuật toán bầy ong giải bài toán cây khung với chi phí định tuyến nhỏ nhất
12 trang 29 0 0 -
Nghiên cứu lý thuyết thuật toán: Phần 2
35 trang 28 0 0 -
Lý thuyết mạng hàng đợi và ứng dụng trong các hệ thống truyền tin.
5 trang 27 0 0 -
Xác định hematocrit sử dụng mạng neural được huấn luyện online dựa trên máy học cực độ
8 trang 24 0 0 -
Mô hình cơ sở dữ liệu hướng đối tượng mờ dựa trên ngữ nghĩa địa số gia tử
13 trang 24 0 0 -
Cực tiểu hóa thời gian trễ trung bình trong một mạng hàng đợi bằng giải thuật di truyền.
6 trang 24 0 0