Liên hệ quảng cáo
Mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng thuật toán tìm kiếm ngẫu nhiên để dự đoán cường độ nén của bê tông xỉ lò cao
Phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo dự đoán các tính chất khác nhau của bê tông dựa trên cơ sở dữ liệu các kết quả thí nghiệm đã được thực hiện là một lĩnh vực được nghiên cứu liên tục trong những năm gần đây. Dựa trên cơ sở dữ liệu gồm 104 kết quả thí nghiệm về bê tông xỉ lò cao được thu thập từ tạp chí uy tín, trong nghiên cứu này, một mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) được phát triển để dự đoán cường độ nén của bê tông xỉ lò cao. Cấu trúc mô hình ANN tối ưu được xác định dựa trên thuật toán tìm kiếm ngẫu nhiên. Việc đánh giá hiệu suất mô hình được thực hiện và so sánh trên tập dữ liệu đào tạo (70% dữ liệu) và tập dữ liệu thử nghiệm (30% dữ liệu còn lại), sử dụng các tiêu chí đánh giá sai số điển hình. Kết quả cho thấy, mô hình ANN đề xuất có hiệu suất dự đoán rất tốt với hệ số xác định (R2) là 0,996, căn của sai số toàn phương trung bình (RMSE) là 3,747 và sai số tuyệt đối trung bình (MAE) là 0,599. Những kết quả này đã khẳng định tính khả thi của mô hình ANN là một thuật toán mạ
Diễn đàn khoa học
Điều khiển AUV di chuyển bám theo địa hình đáy dùng mạng nơ-ron nhân tạo
Bài báo nghiên cứu đề xuất bộ điều khiển nơ-ron làm nhiệm vụ điều khiển AUV bám theo địa hình đáy biển với khoảng cách đến đáy không thay đổi. Bộ điều khiển sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo thích nghi cập nhật các trọng số của mạng trực tuyến trong quá trình điều khiển. Kết quả được mô phỏng và kiểm chứng trên máy tính với tác động của mô hình dòng chảy.
Diễn đàn khoa học
