- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
Danh mục TaiLieu.VN
NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG THAM GIA GIAO THÔNG DÙNG MẠNG NƠ RON SÂU
Trong nghiên cứu này tác giả đề xuất phương pháp nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông sử dụng mạng nơron tích chập – Convolution Neural Network – CNN. Kiến trúc CNN tác giả xây dựng có 15 lớp: 3 lớp tích chập (Convolutional), 3 lớp giảm mẫu “Pooling”, 4 lớp tinh chỉnh các đơn vị tuyến tính “Rectified Linear Unit”, 2 lớp kết nối đầy đủ...
9 p hcmute 10/05/2019 566 5
Từ khóa: NHẬN DẠNG CÁC ĐỐI TƯỢNG THAM GIA GIAO THÔNG DÙNG MẠNG NƠ RON HỌC SÂU TRẦN QUỐC TOẢN, LÊ MỸ HÀ
NHẬN DẠNG SỰ CỐ TRÊN ĐƯỜNG DÂY TRUYỀN TẢI ĐIỆN BẰNG KỸ THUẬT WAVELET KẾT HỢP MẠNG NƠ RÔN
The rapid growth of the electricity system in the light of a country's economic development has led to an increase in the number of transmission lines operating at different voltage levels and the total length of it. Thus, the incident on the transmission line is unavoidable. In this paper, I am referring to the application of wavelet transform for the identification and positioning of short circuits on the transmission line. high voltage. In...
8 p hcmute 09/05/2019 468 1
HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI THEO THỜI GIAN THỰC SỬ DỤNG PHÉP BIẾN ĐỔI WAVELET VÀ SVM
Trong những năm gần đây , nhận dạng mặt (FR) luôn là một đề tài nổi bật trong lĩnh vực trắc nghiệm sinh học . Một loạt các ứng dụng chẳng hạn nhưng kiểm soát truy cập , giám sát , xác định tội phạm , gắn thẻ tự động ..đã góp phần thúc đẩy một số lượng đáng kể nghiên cứu về đề tài này .Nhận diện khuôn mặt tự nhiên là phương pháp...
22 p hcmute 09/05/2019 606 1
Từ khóa: HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI THEO THỜI GIAN THỰC SỬ DỤNG PHÉP BIẾN ĐỔI WAVELET VÀ SVM, Đặng Thị Kim Giao
TÍNH TOÁN ĐỘ KHÔNG CHẮC CHẮN CHO PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHÔNG GIAN CON NGẪU NHIÊN
Mục tiêu là tính toán cho được biên giới hạn độ không chắc chắn (uncertainly bounds) cho các thông số mode (modal parameters) được tính từ các phương pháp xác định không gian con ngẫu nhiên (Stochastic Subspace Identification Methods- SSI) SSI bắt dầu bằng cách thiết lập ma trận cơ sở dữ liệu Hankel (Hankel matrix). Sau đó ma trận Hankel sẽ được dùng để phân tích...
22 p hcmute 08/05/2019 451 2
Từ khóa: TÍNH TOÁN ĐỘ KHÔNG CHẮC CHẮN CHO PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHÔNG GIAN CON NGẪU NHIÊN LÂM XUẤN BINH
TÍNH TOÁN ĐỘ KHÔNG CHẮC CHẮN CHO PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHÔNG GIAN CON NGẪU NHIÊN
Tính toán được biên giới hạn độ không chắc chắn (uncertainly bounds) cho các thông số mode (modal parameters) được tính từ các phương pháp xác định không gian con ngẫu nhiên (Stochastic Subspace Identifocation Methods- SSI). Phát hiện mã nguồn (source codes) cho những phương pháp mới tính toán độ không chắc chắn cho phương pháp nhận dạng không gian con ngẫu nhiên.
22 p hcmute 08/05/2019 478 1
Từ khóa: TÍNH TOÁN ĐỘ KHÔNG CHẮC CHẮN CHO PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHÔNG GIAN CON NGẪU NHIÊN LÂM XUÂN BÌNH
TÍNH TOÁN ĐỘ KHÔNG CHĂC CHẮN CHO PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHÔNG GIAN CON NGẪU NHIÊN
Ngoài nước: Các thông số mode (modal parameters) thường tồn tại độ không chắc chắn trong thống kê. Việc tính toán độ không chăc chắn cho các phương pháp xác định không gian con ngẫu nhiên đã trở nên hết sức cần thiết. Trong nước: Ở Việt Nam, các phương pháp tính toán độ không chắc chắn vẫn chưa được phổ biến lắm. Các phương pháp này vẫn chưa...
22 p hcmute 07/05/2019 542 3
Từ khóa: TÍNH TOÁN ĐỘ KHÔNG CHĂC CHẮN CHO PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KHÔNG GIAN CON NGẪU NHIÊN, LÂM XUÂN BÌNH
nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ NEURAL NETWORK
Bài báo nghiên cứu phương pháp điều khiển tốc độ động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu (PMSM), sử dụng phương pháp điều khiển PI kết hợp điều khiển thông minh sử dụng mạng NEURON, Hàm bán kính cơ sở ( RBF NN).
9 p hcmute 23/04/2019 456 5
Từ khóa: nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ NEURAL NETWORK
PHÂN TÍCH XÁC SUẤT DỪNG VÀ THÔNG LƯỢNG CỦA MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC DẠNG NỀN VỚI THU THẬP NĂNG LƯỢNG
Thu thập năng lượng không dây là một giải pháp hứa hẹn cho các mạng không dây hạn về mặt năng lượng. Trong bài báo nghiên cứu hiệu năng của giao thức thu thập năng lượng trong mạng vô tuyến nhận thức chuyển tiếp dạng nền với yêu cầu sau. Chỉ định công suất truyền cực tại nguồn thứ cấp và chuyển tiếp thứ cấp; ảnh hưởng can nhiễu của...
8 p hcmute 16/04/2019 608 2
Từ khóa: PHÂN TÍCH XÁC SUẤT DỪNG VÀ THÔNG LƯỢNG CỦA MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC DẠNG NỀN VỚI THU THẬP NĂNG LƯỢNG /Trương Minh Đông, Phạm Ngọc Sơn
NHẬN DẠNG SỰ CỐTRẠM BIẾN ÁP TRUYỀN TẢI BẰNG WAVELET VÀ MẠNG NEURAL
Trong hệ thống điện, vấn đề bảo vệ là vô cùng quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến sự ổn định, quá trình vận hành của tổng thể hệ thống. Hệ thống bảo vệ có hoạt động tốt thì hệ thống điện mới vận hành cân bằng và ổn định, cô lập nhanh điểm sự cố.
7 p hcmute 12/04/2019 439 1
Từ khóa: NHẬN DẠNG SỰ CỐTRẠM BIẾN ÁP TRUYỀN TẢI BẰNG WAVELET VÀ MẠNG NEURAL/ Nguyen Duc Toan, Nguyen Nhan Bon
NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG DÙNG MÁY HỌC
Ngày nay, sự phát triển bùng nổ của Machine Learning/ Neural Network đã đưa máy móc đến gần với con người, đã có rất nhiều ứng dụng có kết quả khả quan trong đời sống, đặc biệt là giao thông.
8 p hcmute 11/04/2019 693 9
Từ khóa: NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG DÙNG MÁY HỌC/ Nguyễn Thụy Tô Hoài Nghi, Lê Mỹ Hà
NHẬN DẠNG VÀ PHÁT HIỆN HÀNH ĐỘNG CỦA NGƯỜI DÙNG THỊ GIÁC MÁY TÍNH
Ngày nay các kỹ thuật dự đoán hành động đóng một vai trò rất quan trọng trong nhiều hệ thống tự động. Trên thế giới đã đề xuất các phương pháp cho việc phát hiện hành động người.Trong đề tài này trình bày cách để cải thiện hiệu năng của tác vụ dự đoán hành động.
10 p hcmute 10/04/2019 635 3
Từ khóa: NHẬN DẠNG VÀ PHÁT HIỆN HÀNH ĐỘNG CỦA NGƯỜI DÙNG THỊ GIÁC MÁY TÍNH/Tống Văn Ngọc, Hoàng Văn Dũng.
XÁC ĐỊNH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG THANH KHOẢN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
Khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2007 được ủy ban Basel về giám sát ngân hàng (BCBS, 2004) cho rằng một trong những nguyên nhân gốc rễ của cuộc khủng hoảng là vấn đề thanh khoản đã không được quan tâm đúng mức trong quá khứ.
22 p hcmute 01/04/2019 467 1
Từ khóa: XÁC ĐỊNH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG THANH KHOẢN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM, ĐÀNG QUANG VẮNG