Download miễn phí luận văn Mạng NEURAL RBF và ứng dụng nhận dạng chữ viết tay
tui muốn bày tỏ sự Thank sâu sắc của mình tới thầy Hoàng Xuân Huấn, thuộc
bộ 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 giúp
đỡ tui rất nhiều. Ngoài thời gian tìm hiểu và cung cấp tài liệu, thầy cũng chỉ ra những
vướng mắc trong qua trình làm, giúp đỡ tui khắc phục để đạt hiệu quả cao hơn. Thầy
cũng đã tận tình giúp đỡ tui có một chỗ làm việc yên tĩnh trong suốt quá trình làm
khóa luận.
tui cũng muốn bày tỏ sự Thank của mình tới các các thầy, các cô trong bộ
môn, cũng như các thầy, các cô trong khoa, trường đã hết sức tạo điều kiện tốt và giúp
đỡ cho tui 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 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 kiến trúc mạng Neural RBF và
đã trở một công cụ hữu hiệu để giải quyết bài toán nội suy và xấp xỉ hàm nhiều
biến(xem [11]).
Nội dung chính của khóa luận là trình bày khảo cứu về mạng Neural RBF để
giải quyết bài toán nội suy, xấp xỉ hàm nhiều biến sau đó ứng dụng cơ sở lý thuyết trên
để xây dựng phần mềm nhận dạng chữ số viết tay.
MỞ ĐẦU................................................................................................................... 1
Chương 1 BÀI TOÁN NỘI SUY, XẤP XỈ HÀM SỐ VÀ MẠNG NEURAL RBF1
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................................................................................................... 19
Chương 2 NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAY........................................................... 20
2.1 NHẬN DẠNG MẪU...................................................................................... 20
2.1.1 Nhận dạng mẫu ........................................................................................ 20
2.1.1.1 Mẫu là gì ? ........................................................................................ 20
2.1.1.2 Nhận dạng mẫu là gì ?...................................................................... 20
2.1.1.3 Lịch sử của lĩnh vực nhận dạng mẫu.................................................. 21
2.1.1.4 Ứng dụng của nhận dạng mẫu ........................................................... 21
2.1.1.5 Các bài toán nhận dạng mẫu ............................................................. 22
2.1.1.6 Các bước xử lý trong hệ thống nhận dạng mẫu ................................. 22
2.2 BÀI TOÁN NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAY................................................. 24
2.2.1 Tình hình chung về nhận dạng chữ viết tay............................................... 24
2.2.2 Giới thiệu bài toán nhận dạng chữ viết tay................................................ 24
2.2.3 Hướng giải quyết cho bài toán nhận dạng ký tự viết tay ........................... 24
2.3 CÁC PHƯƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG CHỮ VIẾT TAY....... 25
2.2.1 Phương pháp trích chọn đặc trưng kết hợp biến đổi DCT và thuật toán phân
tích thành phần chính PCA................................................................................ 25
2.2.1.1 Thuật toán PCA ................................................................................. 26
2.2.1.2 Phương pháp trích chọn đặc trưng kết phép biến đổi DCT và thuật
toán PCA....................................................................................................... 27
2.2.2 Phương pháp trích đặc trưng sử dụng Momen Legendre........................... 28
2.2.2.1 Momen và Momen Legendre ............................................................. 28
2.2.2.2 Phương pháp trích chọn đặc trưng chữ viết tay bằng Momen Legendre30
2.2.3 Phương pháp sử dụng mạng Neural nhân chập(Convolution neural
network)............................................................................................................ 32
2.2.3.1 Khái niệm cơ sở................................................................................. 32
2.2.3.2 Phương pháp trích đặc trưng sử dụng mạng Neural nhân chập ......... 33
2.4 THỰC NGHIỆM............................................................................................ 34
2.4.1 Kết quả..................................................................................................... 35
2.4.2 Nhận xét................................................................................................... 35
Chương 3 CÁC PHƯƠNG PHÁP CẢI THIỆN HIỆU SUẤT CỦA MẠNG
NEURAL RBF........................................................................................................ 36
3.1 CÁC PHƯƠNG PHÁP CẢI THIỆU HIỆU SUẤT CỦA MẠNG NEURAL
RBF...................................................................................................................... 36
3.1 CÁC PHƯƠNG PHÁP CẢI THIỆU HIỆU SUẤT CỦA MẠNG NEURAL
RBF...................................................................................................................... 36
3.1.1 Tăng tập dữ liệu huấn luyện ..................................................................... 36
3.1.1.1 Tăng tập dữ liệu bằng các phép biến đổi hình học ............................. 36
3.1.2 Phương pháp học tập hợp ......................................................................... 37
3.1.2.1 Phương pháp học tập hợp cải tiến...................................................... 38
3.1.3 Phương pháp tăng tốc độ nhận dạng ......................................................... 39
3.1.3.1 Phương pháp bộ nhận dạng ba lớp .................................................... 40
3.2 THỰC NGHIỆM............................................................................................ 41
Chương 4 GIỚI THIỆU CHƯƠNG TRÌNH NHẬN DẠNG CHỮ SỐ VIẾT TAY
VÀ TỔNG KẾT...................................................................................................... 42
4.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG TRÌNH NHẬN DẠNG CHỮ SỐ VIẾT TAY.......... 42
4.1.1 Chương trình nhận dạng chữ viết tay ........................................................ 42
4.1.1.1 Giới thiệu chương trình...................................................................... 42
4.2 TỔNG KẾT VÀ PHƯƠNG HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI ............... 43
4.2.1 Tổng kết ................................................................................................... 43
4.2.1.1 Những công việc đã làm được............................................................ 43
4.2.2.2 Hướng phát triển của đề tài ............................................................... 44
TÀI LIỆU THAM KHẢO...................................................................................... 45
Link download cho ae:
tui muốn bày tỏ sự Thank sâu sắc của mình tới thầy Hoàng Xuân Huấn, thuộc
bộ 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 giúp
đỡ tui rất nhiều. Ngoài thời gian tìm hiểu và cung cấp tài liệu, thầy cũng chỉ ra những
vướng mắc trong qua trình làm, giúp đỡ tui khắc phục để đạt hiệu quả cao hơn. Thầy
cũng đã tận tình giúp đỡ tui có một chỗ làm việc yên tĩnh trong suốt quá trình làm
khóa luận.
tui cũng muốn bày tỏ sự Thank của mình tới các các thầy, các cô trong bộ
môn, cũng như các thầy, các cô trong khoa, trường đã hết sức tạo điều kiện tốt và giúp
đỡ cho tui 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 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 kiến trúc mạng Neural RBF và
đã trở một công cụ hữu hiệu để giải quyết bài toán nội suy và xấp xỉ hàm nhiều
biến(xem [11]).
Nội dung chính của khóa luận là trình bày khảo cứu về mạng Neural RBF để
giải quyết bài toán nội suy, xấp xỉ hàm nhiều biến sau đó ứng dụng cơ sở lý thuyết trên
để xây dựng phần mềm nhận dạng chữ số viết tay.
MỞ ĐẦU................................................................................................................... 1
Chương 1 BÀI TOÁN NỘI SUY, XẤP XỈ HÀM SỐ VÀ MẠNG NEURAL RBF1
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................................................................................................... 19
Chương 2 NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAY........................................................... 20
2.1 NHẬN DẠNG MẪU...................................................................................... 20
2.1.1 Nhận dạng mẫu ........................................................................................ 20
2.1.1.1 Mẫu là gì ? ........................................................................................ 20
2.1.1.2 Nhận dạng mẫu là gì ?...................................................................... 20
2.1.1.3 Lịch sử của lĩnh vực nhận dạng mẫu.................................................. 21
2.1.1.4 Ứng dụng của nhận dạng mẫu ........................................................... 21
2.1.1.5 Các bài toán nhận dạng mẫu ............................................................. 22
2.1.1.6 Các bước xử lý trong hệ thống nhận dạng mẫu ................................. 22
2.2 BÀI TOÁN NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAY................................................. 24
2.2.1 Tình hình chung về nhận dạng chữ viết tay............................................... 24
2.2.2 Giới thiệu bài toán nhận dạng chữ viết tay................................................ 24
2.2.3 Hướng giải quyết cho bài toán nhận dạng ký tự viết tay ........................... 24
2.3 CÁC PHƯƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG CHỮ VIẾT TAY....... 25
2.2.1 Phương pháp trích chọn đặc trưng kết hợp biến đổi DCT và thuật toán phân
tích thành phần chính PCA................................................................................ 25
2.2.1.1 Thuật toán PCA ................................................................................. 26
2.2.1.2 Phương pháp trích chọn đặc trưng kết phép biến đổi DCT và thuật
toán PCA....................................................................................................... 27
2.2.2 Phương pháp trích đặc trưng sử dụng Momen Legendre........................... 28
2.2.2.1 Momen và Momen Legendre ............................................................. 28
2.2.2.2 Phương pháp trích chọn đặc trưng chữ viết tay bằng Momen Legendre30
2.2.3 Phương pháp sử dụng mạng Neural nhân chập(Convolution neural
network)............................................................................................................ 32
2.2.3.1 Khái niệm cơ sở................................................................................. 32
2.2.3.2 Phương pháp trích đặc trưng sử dụng mạng Neural nhân chập ......... 33
2.4 THỰC NGHIỆM............................................................................................ 34
2.4.1 Kết quả..................................................................................................... 35
2.4.2 Nhận xét................................................................................................... 35
Chương 3 CÁC PHƯƠNG PHÁP CẢI THIỆN HIỆU SUẤT CỦA MẠNG
NEURAL RBF........................................................................................................ 36
3.1 CÁC PHƯƠNG PHÁP CẢI THIỆU HIỆU SUẤT CỦA MẠNG NEURAL
RBF...................................................................................................................... 36
3.1 CÁC PHƯƠNG PHÁP CẢI THIỆU HIỆU SUẤT CỦA MẠNG NEURAL
RBF...................................................................................................................... 36
3.1.1 Tăng tập dữ liệu huấn luyện ..................................................................... 36
3.1.1.1 Tăng tập dữ liệu bằng các phép biến đổi hình học ............................. 36
3.1.2 Phương pháp học tập hợp ......................................................................... 37
3.1.2.1 Phương pháp học tập hợp cải tiến...................................................... 38
3.1.3 Phương pháp tăng tốc độ nhận dạng ......................................................... 39
3.1.3.1 Phương pháp bộ nhận dạng ba lớp .................................................... 40
3.2 THỰC NGHIỆM............................................................................................ 41
Chương 4 GIỚI THIỆU CHƯƠNG TRÌNH NHẬN DẠNG CHỮ SỐ VIẾT TAY
VÀ TỔNG KẾT...................................................................................................... 42
4.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG TRÌNH NHẬN DẠNG CHỮ SỐ VIẾT TAY.......... 42
4.1.1 Chương trình nhận dạng chữ viết tay ........................................................ 42
4.1.1.1 Giới thiệu chương trình...................................................................... 42
4.2 TỔNG KẾT VÀ PHƯƠNG HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI ............... 43
4.2.1 Tổng kết ................................................................................................... 43
4.2.1.1 Những công việc đã làm được............................................................ 43
4.2.2.2 Hướng phát triển của đề tài ............................................................... 44
TÀI LIỆU THAM KHẢO...................................................................................... 45
Link download cho ae:
You must be registered for see links