Luận văn ThS: Ứng dụng mạng nơron và giải thuật di truyền vào đánh giá cảm quan thực phẩm

Luận văn Ứng dụng mạng nơron và giải thuật di truyền vào đánh giá cảm quan thực phẩm giới thiệu về mạng nơron; tìm hiểu mạng nơron nhân tạo truyền thẳng và ứng dụng mạng nơron nhân tạo truyền thẳng.

Luận văn ThS: Ứng dụng mạng nơron và giải thuật di truyền vào đánh giá cảm quan thực phẩm

1. Mở đầu

1.1 Mục đích nghiên cứu

Nghiên cứu về lý thuyết mạng nơron sinh học, lý thuyết mạng nơron nhân tạo, lý thuyết mạng nơrơn truyền thẳng.

Nghiên cứu về lý thuyết thuật toán di truyền.

Nghiên cứu lý thuyết ứng dụng thuật toán di truyền vào đển huấn luyện mạng nơron nhân tạo truyền thẳng.

Nghiên cứu lý thuyết bài toán đánh giá cảm quan thực phẩm.

Nghiên cứu ứng dụng mạng nơrơn nhân tạo vào bài toán đánh giá cảm quan thực phẩm.

Lập trình cài đặt mạng nơrơn nhân tạo truyền thẳng nhiều lớp.

Lập trình cài đặt thuật toán di truyền ứng dụng huấn luyện mạng nơron nhận tạo truyền thẳng.

Lập trình cài đặt ứng dụng đánh giá cảm quan thực phẩm

1.2 Đối tượng nghiên cứu

Lý thuyết về mạng nơron nhân tạo, cấu trúc, mô hình xây dựng mạng nơron nhân tạo.

Lý thuyết về phương pháp huấn luyện mạng nơron nhân tạo.

Lý thuyết về giải thuật di truyền.

Ứng dụng giải thuật di truyền vào huấn luyện mạng nơron nhân tạo truyền thẳng.

Lý thuyết về bài toán đánh giá cảm quan thực phẩm.

Ứng dụng mạng nơron nhân tạo truyền thẳng vào bài toán đánh giá cảm quan thực phẩm.

1.3 Phạm vi nghiên cứu

Đề tài tiếp cận cách thức huấn luyện mạng nơron. Áp dụng giải thuật di truyền để tối ưu trọng số trong quá trình huấn luyện mạng nơron.

Quy trình bài toán đánh giá cảm quan.

Thử nghiệm cài đặt mạng nơron nhận tạo vào ứng dụng đánh giá cảm quan thực phẩm nhằm so sánh hiệu năng với bài toán đánh giá cảm quan thực phẩm thực tế.

Đề tài giới hạn trong phạm vi nghiên cứu giải pháp tối ưu mạng nơron và ứng dụng mạng nơron vào bài toán đánh giá cảm quan thực phẩm.

2. Nội dung

2.1 Giới thiệu mạng nơron

Tổng quan về mạng nơron sinh học

  • Giới thiệu
  • Các đặc tính của não người
  • Xử lý thông tin trong bộ não
  • Cấu trúc và hoạt động của mạng nơron sinh học
  • Khả năng của mạng nơron sinh học (bộ não)
  • Quá trình học của bộ não

Tổng quan về mạng nơron nhân tạo

  • Lịch sử phát triển của mạng nơron nhân tạo
  • Khái niệm
  • Cấu trúc mạng nơron
  • Các tính chất của mạng nơron
  • Các kiểu mô hình mạng nơron nhân tạo
  • Nguyên tắc hoạt động của mạng nơron nhân tạo
  • Phương pháp huấn luyện mạng

Ứng dụng của mạng nơron nhân tạo

2.2 Mạng nơron nhân tạo truyền thẳng

Mạng nơron nhân tạo truyền thẳng

  • Mạng perceptron một lớp
  • Mạng perceptron nhiều lớp
  • Một số vấn đề cần chú ý khi sử dụng mạng MLP

Vấn đề chuẩn hoá số liệu đầu vào

Vấn đề học chưa đủ và học quá thuộc của mạng

Lựa chọn kích thước mạng

Giải thuật di truyền

  • Giới thiệu giải thuật di truyền
  • Giới thiệu
  • Tư tưởng chính của giải thuật di truyền
  • Giải thuật di truyền đơn giản
  • Sơ đồ giải thuật di truyền đơn giản

Ứng dụng giải thuật di truyền vào huấn luyện mạng nơron nhân tạo

  • Xây dựng hàm giá
  • Mã hóa nhiễm sắc thể
  • Lai ghép
  • Đột biến

2.3 Ứng dụng mạng nơron nhân tạo truyền thẳng

Giới thiệu bài toán đánh giá cảm quan thực phẩm

Thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu

  • Thu thập dữ liệu
  • Phân tích dữ liệu
  • Xử lý dữ liệu

Xây dựng chương trình đánh giá cảm quan thực phẩm

  • Các bước chính trong quá trình thiết kế xây dựng
  • Xây dựng chương trình
  • Cài đặt phần mềm đánh giá cảm quan thực phẩm

3. Kết luận

Về nội dung:

  • Hệ thống hóa chi tiết về cấu trúc tổ chức, hoạt động của mạng nơron nhân tạo truyền thẳng.
  • Xây dựng chi tiết về ứng dụng giải thuật di truyền vào huấn luyện mạng nơron nhân tạo.
  • Xây dựng chi tiết về ứng dụng mạng nơron nhân tạo vào bài toán đánh giá cảm quan thực phẩm.
  • Giảm thiểu chi phí, thời gian trong bài toán đánh giá cảm quan thực phẩm

Về xây dụng chương trình:

  • Đã xây dựng được ứng dụng cài đặt sử dụng mạng nơron nhân tạo truyền thẳng.
  • Xây dựng được ứng dụng sử dụng thuật toán di truyền để huấn luyện mạng nơron nhân tạo truyền thẳng.
  • Áp dụng được mạng nơron nhân tạo truyền thẳng và ứng dụng đánh giá cảm quan thực phẩm.

Về áp dụng thực tế: Ứng dụng luận văn vào bài toán đánh giá cảm quan thực phẩm cự thể là đánh giá chất lượng rượu vang trắng.

4. Tài liệu tham khảo

Anil K. Jain & Jianchang Mao (eds) (1996), A Tutorial. In: Anil K. Jain & Jianchang Mao, Articical Neural Networks, IBM Alamaden Research Center, pp.31– 44

Vincent Cheung & Kevin Cannon (2002), An Introduction to Neural Networks, University of Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada.

James McCaffrey (2014), Neural Networks Using C# Succintly, Syncfusion Press, Morrisville, NC

Thomas Back (1996), Evolutionary Algorithm in Theory and Practice, Oxford University Press......

--- Nhấn nút TẢI VỀ hoặc XEM ONLINE để tham khảo đầy đủ nội dung Luận văn trên ---

Ngày:04/09/2020 Chia sẻ bởi:Thi

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM