Mạng Nơron RBF Và Ứng DụngSự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin trong thời gian qua đang nhanh chóng đưa hệ thống thông tin kỹ thuật số thay thế hệ thống thông tin văn bản cổ truyền. Khi xử lý thông tin số, đặc biệt là khi giải quyết các bài toán kỹ thuật, ta thường gặp bài toán nội suy và xấp xỉ hàm. Mặc dù bài toán này đã được nghiên cứu kỹ và giải quyết khá trọn vẹn từ lâu cho các hàm một biến, đến nay đối với hàm nhiều biến vẫn còn nhiều vấn đề mở thu hút nhiều nhà nghiên cứu. Hiện nay, các phương pháp địa phương và mạng nơron là hai cách tiếp cận thông dụng để nội suy và xấp xỉ hàm nhiều biến tuy rằng việc ước lượng sai số còn chưa được giải quyết trọn vẹn. Trong cách tiếp cận địa phương, các phương pháp kháng giềng gần nhất và hồi quy địa phương có thời gian tính giá trị hàm tại mỗi biến nhanh nhưng chúng không dùng hết thông tin và với các điểm khác nhau thì thông tin đã biết ở những điểm khác khó được sử dụng lại nên khi cần phải tính giá trị hàm tại nhiều điểm thì rất tốn thời gian và không tiện dùng. Mạng MLP (Multilayer Perceptron) là một công cụ mạnh nhưng thời gian huấn luyện lâu nên không thích hợp cho các hệ thống thời gian thực. Luận văn thạc sĩ Chuyên ngành Công nghệ thông tin Người hướng dẫn khoa học: TS. Hoàng Xuân Huấn Tác giả: Hoàng Tiến Dũng Số trang: 81 Kiểu file: PDF Ngôn ngữ: Tiếng Việt Đại học Quốc gia Hà Nội 2006 Link Download http://dlib.vnu.edu.vn/iii/cpro/DigitalItemViewPage.external?lang=vie&sp=1010564https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1
