Nghiên cứu áp dụng mạng neuron nhân tạo phục vụ bài toán nhận dạng trong GIS

Tác giả: Nguyễn Ngọc Minh Tiến

Nguồn: Nguyễn Ngọc Minh Tiến - Bộ môn Tài nguyên và GIS - Khoa Môi trường và Tài nguyên - Trường Đại học Nông Lâm TP. Hồ Chí Minh.

Tóm tắt:

Khóa luận tốt nghiệp “Nghiên cứu áp dụng mạng neuron nhân tạo phục vụ bài toán nhận dạng trong GIS” đã đƣợc thực hiện trong khoảng thời gian từ ngày 01/03/2016 đến ngày 07/06/2016. Phương pháp tiếp cận của đề tài là kết hợp công nghệ GIS với mạng Neuron nhân tạo (ANN) tập trung về mạng lan truyền ngƣợc (BP), một mảng của trí thông minh nhân tạo (AI). Theo đó GIS với khả năng hỗ trợ mạnh mẽ trong việc quản lý và tương tác tốt đối với cả hai loại dữ liệu thuộc tính và dữ liệu không gian cùng với sự thay đổi về thời gian trong khi đó mạng Neuron có tốc độ xử lý rất nhanh, có khả năng học hỏi, cho phép học những gì mà ta yêu cầu và lợi thế lớn nhất của ANN là khả năng được sử dụng như một cơ chế xấp xỉ hàm tùy ý mà 'học' đƣợc từ các dữ liệu quan sát.

Việc kết hợp thế mạnh của GIS và mạng Neuron nói riêng cũng như trí thông minh nhân tạo nói chung mang đến một giải pháp mới để giải quyết các vấn đề lớn, mang nhiều đặc điểm khác nhau với tính cấp bách điển hình là các vấn đề liên quan đến tai nạn giao thông.

Luận văn đã đề cập đến các nội dung sau:

• Tìm hiểu, xây dựng dữ liệu tai nạn giao thông tại thành phố Hồ Chí Minh.
• Tìm hiểu và nắm đƣợc quy trình xây dựng mạng neuron để phân tích khai phá dữ liệu không gian (data mining).
• Thực hiện thử nghiệm phân tích mạng thần kinh nhân tạo để nhận dạng bộ dữ liệu tai nạn giao thông đã xây dựng.
• Tìm hiểu lập trình về ngôn ngữ Python.
• Tìm hiểu, sử dụng công cụ MATLAB.

Kết quả đạt đƣợc của luận văn gồm:

• Xây dựng cơ sở dữ liệu không gian về các vụ tai nạn giao thông tại thành phố Hồ Chí Minh.
• Xây dựng được bản đồ các vụ tai nạn giao thông tại TPHCM.
• Tiếp cận đƣợc phƣơng pháp phân tích mạng neuron nhân tạo.
• Nắm bắt được cấu hình mạng của neuron dựa trên dữ liệu tai nạn giao thông tại TPHCM.

Nội dung:

1 ĐẶT VẤN ĐỀ

1.1 Tính cấp thiết của đề tài

1.2 Mục tiêu của đề tài

1.3 Kết quả mong đợi

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

1.5.1 Ý nghĩa khoa học

1.5.2 Ý nghĩa thực tiễn

2 TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

2.1 Khái quát khu vực nghiên cứu

2.1.1 Vị trí địa lý4

2.1.2 Tình hình tai nạn giao thông tại TPHCM

2.2 Trí tuệ nhân tạo

2.2.1 Định nghĩa về trí tuệ nhân tạo

2.2.2 Lịch sử về trí tuệ nhân tạo

2.2.3 Các lĩnh vực của AI

2.2.4 Các thành tựu của AI

2.3 Mạng noron nhân tạo (Artificial Neural Network)

2.3.1 Giới thiệu mạng Nơ-ron

2.3.2 Hàm xử lý

2.3.3 Chọn lớp ẩn

2.3.4 Giải thuật lan truyền ngược

2.3.5 Dừng quá trình huấn luyện và đánh giá sai số mạng

2.3.6 Vấn đề của mạng lan truyền ngược

2.3.7 Các nghiên cứu đã thực hiện

2.4 Phân tích hồi quy tƣơng quan

2.4.1 Phương trình hồi quy

2.4.2 Hệ số xác định R2

2.4.3. Hệ số tƣơng quan bội

2.5 Ngôn ngữ Python

2.5.1 Python là gì

2.5.2 Ưu, nhược điểm của Python

2.5.3 Python trong GIS

2.6 Phần mềm MATLAB

2.6.1 Giới thiệu về MATLAB

2.6.2 Cấu trúc

2.6.3 Đặc điểm của MATLAB

2.6.4 Khả năng ứng dụng của MATLAB

3 DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Dữ liệu thu thập

3.2 Phương pháp nghiên cứu

4 KẾT QUẢ, THẢO LUẬN

4.1 Giai đoạn 1

4.2 Giai đoạn 2

4.3 Giai đoạn 3

4.4 Giai đoạn 4

5 KẾT LUẬN

5.1 Kết luận

5.2 Cấu hình mạng của đề tài

5.3 Khả năng mở rộng của đề tài

Xem thêm tại : [sociallocker id="2256"]https://drive.google.com/file/d/1gLS-KMlRxBrV6-_Qsw7OxyuCkatxrjut/view[/sociallocker]

Xem nguyên bài viết tại :
Nghiên cứu áp dụng mạng neuron nhân tạo phục vụ bài toán nhận dạng trong GIS

Share this

Tình Trần