Hệ Nơ-ron nhân tạo và ứng dụng

Abstract

Nghiên cứu “Hệ nơ-ron nhân tạo và ứng dụng” được thực hiện nhằm tìm hiểu cấu trúc, cơ chế hoạt động của mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và đánh giá khả năng ứng dụng của ANN trong giải quyết các bài toán thực tế. Đề tài gồm 3 chương chính: cơ sở lý thuyết về mạng nơ-ron nhân tạo, ứng dụng ANN trong dự báo chuỗi thời gian và ứng dụng ANN bằng công cụ NFTool của MATLAB. Kết quả nghiên cứu cho thấy ANN có khả năng học và mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến hiệu quả thông qua các thuật toán lan truyền ngược và Levenberg–Marquardt. Trong bài toán dự báo chuỗi thời gian, các mô hình ANN-ALR và ANN-EALR cho độ chính xác cao hơn mô hình ANN truyền thống, trong đó ANN-EALR đạt kết quả dự báo tốt nhất. Bên cạnh đó, ANN được ứng dụng thành công trong dự báo chuỗi thời gian, phân loại tình trạng vay của khách hàng và giải hệ phương trình vi phân bằng công cụ NFTool của MATLAB. Kết quả nghiên cứu khẳng định ANN là phương pháp hiệu quả, có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học và thực tiễn.