Huấn Luyện Mạng Nơron RBF Với Mốc Cách Đều Và Ứng Dụng Trong Nội Suy Hàm Nhiều Biến

• Tác giả: Lê Xuân Minh Hoàng
• Người hướng dẫn: PGS.TS Hoàng Xuân Huấn
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Huấn Luyện Mạng Nơron RBF: Phương Pháp Nội Suy Hàm Nhiều Biến
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2010
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT NỘI DUNG
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: BÀI TOÁN NỘI SUY, XẤP XỈ HÀM SỐ VÀ MẠNG NƠRON RBF
• 1.1. BÀI TOÁN NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM SỐ
• 1.1.1. Bài toán nội suy
• 1.1.2. Nội suy hàm một biến
• 1.1.3. Bài toán nội suy hàm nhiều biến
• 1.1.4. Bài toán xấp xỉ
• 1.1.5. Các phương pháp giải bài toán nội suy và xấp xỉ hàm số
• 1.2. MẠNG NƠRON NHÂN TẠO
• 1.2.1. Mạng nơron sinh học
• 1.2.2. Mạng Nơron nhân tạo
• 1.3. MẠNG NƠRON RBF
• 1.3.1. Kỹ thuật hàm cơ sở bán kính và mạng nơron RBF
• 1.3.2. Kiến trúc mạng Nơron RBF
• 1.3.3. Đặc điểm huấn luyện của mạng Nơron RBF
• 2. CHƯƠNG 2: THUẬT TOÁN LẶP HDH HUẤN LUYỆN MẠNG RBF
• 2.1. THUẬT TOÁN LẶP HDH HAI PHA HUẤN LUYỆN MẠNG RBF
• 2.1.1. Phương pháp lặp đơn giải hệ phương trình tuyến tính
• 2.1.2. Thuật toán lặp hai pha huấn luyện mạng RBF
• 2.1.3. Mô tả thuật toán
• 2.2. THUẬT TOÁN LẶP HDH MỘT PHA HUẤN LUYỆN MẠNG RBF VỚI BỘ DỮ LIỆU CÁCH ĐỀU
• 2.2.1. Biểu diễn các mốc nội suy
• 2.2.2. Mô tả thuật toán
• 3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN LẶP MỘT PHA HUẤN LUYỆN MẠNG RBF VÀO VIỆC GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN NỘI SUY XẤP XỈ VỚI DỮ LIỆU NHIỄU TRẮNG
• 3.1. NHIỄU TRẮNG VÀ BÀI TOÁN XẤP XỈ NỘI SUY VỚI DỮ LIỆU NHIỄU
• 3.1.1. Bản chất của nhiễu trắng
• 3.1.2. Phân phối chuẩn
• 3.1.3. Bài toán nội suy xấp xỉ hàm với dữ liệu nhiễu trắng
• 3.2. PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY TUYẾN TÍNH K HÀNG XÓM GẦN NHẤT
• 3.2.1. Phát biểu bài toán hồi quy
• 3.2.2. Mô tả phương pháp kNN
• 3.3. Ý TƯỞNG VÀ PHƯƠNG PHÁP GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN NỘI SUY XẤP XỈ VỚI DỮ NHIỆU NHIỄU
• 4. CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG PHẦN MỀM MÔ PHỎNG
• 4.1. LẬP TRÌNH SINH NHIỄU TRẮNG THEO PHÂN PHỔI CHUẨN
• 4.1.1. Phương pháp Box-Muller
• 4.1.2. Sinh nhiễu trắng từ hàm rand() trong C++
• 4.2. LẬP TRÌNH GIẢI HỆ PHƯƠNG TRÌNH CỦA BÀI TOÁN HỒI QUY TUYẾN TÍNH KNN
• 4.3. GIỚI THIỆU PHẦN MỀM XẤP XỈ NỘI SUY VỚI DỮ LIỆU NHIỄU
• 4.3.1. Tổng quan phần mềm
• 4.3.2. Tổ chức dữ liệu
• 4.3.3. Giao diện và chức năng
• 4.3.3.1. Tab “Nhập dữ liệu theo file”
• 4.3.3.2. Tab “Tự nhập”
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ THÍ NGHIỆM
• 5.1. THÍ NGHIỆM VỀ VIỆC THAY ĐỔI KÍCH THƯỚC LƯỚI
• 5.2. THÍ NGHIỆM VỀ VIỆC CHỌN K
• 5.3. THÍ NGHIỆM KHI TĂNG SỐ CHIỀU
• 5.4. SO SÁNH HIỆU QUẢ VỚI PHƯƠNG PHÁP KHÁC
• 6. CHƯƠNG 6: TỔNG KẾT VÀ PHƯƠNG HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6.1. Tổng kết
• 6.2. Phương hướng phát triển của đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH MINH HỌA

I. Tổng Quan Về Mạng Nơ ron RBF và Nội Suy Hàm Nhiều Biến

Bài toán nội suy hàm nhiều biến vẫn là một thách thức lớn trong nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật. Mặc dù đã có nhiều phương pháp được nghiên cứu, nhưng việc tìm ra một công cụ toán học hiệu quả để giải quyết bài toán này vẫn còn nhiều hạn chế. Mạng nơ-ron nhân tạo, đặc biệt là mạng RBF (Radial Basis Function Network), đã nổi lên như một giải pháp đầy hứa hẹn. Powell (1988) và Lowe (1989) đã có những đóng góp quan trọng trong việc phát triển mạng RBF như một công cụ hiệu quả cho nội suy và xấp xỉ hàm nhiều biến. Khóa luận này tập trung vào việc ứng dụng thuật toán huấn luyện mạng nơ-ron RBF để xây dựng một phương pháp nội suy xấp xỉ hàm nhiều biến hiệu quả, đặc biệt là với dữ liệu có nhiễu trắng.

1.1. Bài Toán Nội Suy và Xấp Xỉ Hàm Số Tổng Quan

Bài toán nội suy và xấp xỉ hàm số là một vấn đề cơ bản trong toán học ứng dụng. Nội suy tìm cách xây dựng một hàm số đi qua các điểm dữ liệu cho trước, trong khi xấp xỉ tìm cách xây dựng một hàm số gần đúng với dữ liệu. Cả hai bài toán đều quan trọng trong việc mô hình hóa và dự đoán các hiện tượng thực tế. Theo tài liệu gốc, bài toán nội suy hàm một biến đã được Lagrange nghiên cứu từ thế kỷ 18, nhưng nội suy hàm nhiều biến vẫn còn nhiều thách thức.

1.2. Giới Thiệu Mạng Nơ ron RBF Cấu Trúc và Ưu Điểm

Mạng RBF là một loại mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng hàm cơ sở xuyên tâm (Radial Basis Function) làm hàm kích hoạt cho các nơ-ron ẩn. Mạng RBF có cấu trúc đơn giản, dễ huấn luyện và có khả năng xấp xỉ các hàm số phức tạp. Ưu điểm của mạng RBF là khả năng học nhanh và khả năng khái quát hóa tốt. Theo tài liệu, mạng RBF được coi là một trong những loại mạng nơ-ron nhân tạo tốt nhất để giải quyết bài toán nội suy hàm nhiều biến.

II. Thách Thức và Giải Pháp Huấn Luyện Mạng RBF Hiệu Quả

Việc huấn luyện mạng RBF hiệu quả là một thách thức quan trọng. Các thuật toán huấn luyện truyền thống có thể gặp khó khăn khi dữ liệu phân bố không đều hoặc khi số lượng dữ liệu lớn. Thuật toán lặp HDH (Hoàng Xuân Huấn) là một phương pháp mới được đề xuất để huấn luyện mạng RBF nhanh chóng và hiệu quả. Thuật toán này có hai pha, trong đó pha đầu tiên xác định các trung tâm mạng RBF và pha thứ hai tối ưu hóa các trọng số đầu ra. Khi áp dụng trên bộ dữ liệu cách đều, thuật toán này chỉ cần một pha, giúp giảm đáng kể thời gian tính toán.

2.1. Các Phương Pháp Huấn Luyện Mạng RBF Truyền Thống Ưu Nhược Điểm

Các phương pháp huấn luyện mạng RBF truyền thống bao gồm K-means clustering để xác định trung tâm mạng RBF và gradient descent hoặc lan truyền ngược để tối ưu hóa các trọng số. Tuy nhiên, các phương pháp này có thể chậm và dễ bị mắc kẹt trong các cực trị cục bộ. Ngoài ra, việc lựa chọn các tham số như độ rộng mạng RBF cũng ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của mạng.

2.2. Thuật Toán Lặp HDH Giải Pháp Huấn Luyện Mạng RBF Nhanh Chóng

Thuật toán lặp HDH là một phương pháp huấn luyện mạng RBF mới được phát triển bởi Hoàng Xuân Huấn và cộng sự. Thuật toán này sử dụng một phương pháp lặp để giải hệ phương trình tuyến tính, giúp giảm đáng kể thời gian tính toán. Đặc biệt, khi dữ liệu đầu vào là cách đều, thuật toán chỉ cần một pha, giúp tăng tốc độ huấn luyện. Theo tài liệu, thuật toán lặp HDH cho kết quả tốt khi nội suy hàm nhiều biến, đặc biệt là khi huấn luyện trên bộ dữ liệu cách đều.

2.3. Tối Ưu Hóa Tham Số Mạng RBF Lựa Chọn Trung Tâm và Độ Rộng

Việc lựa chọn trung tâm mạng RBF và độ rộng mạng RBF là rất quan trọng để đạt được hiệu suất tốt. Các phương pháp như K-means clustering hoặc lựa chọn ngẫu nhiên có thể được sử dụng để xác định trung tâm mạng RBF. Độ rộng mạng RBF có thể được xác định bằng các phương pháp như quy tắc ngón tay cái hoặc cross-validation. Việc tối ưu hóa các tham số này có thể cải thiện đáng kể độ chính xác và độ tin cậy của mạng RBF.

III. Ứng Dụng Thuật Toán HDH Cho Nội Suy Với Dữ Liệu Nhiễu

Trong thực tế, dữ liệu thường bị ảnh hưởng bởi nhiễu, làm giảm độ chính xác của quá trình nội suy. Việc kết hợp thuật toán lặp HDH với các phương pháp khử nhiễu có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của mạng RBF trong các ứng dụng thực tế. Một phương pháp hiệu quả là sử dụng hồi quy tuyến tính K hàng xóm gần nhất (kNN) để khử nhiễu trước khi huấn luyện mạng RBF. Phương pháp này giúp làm mịn dữ liệu và giảm ảnh hưởng của nhiễu đến quá trình huấn luyện.

3.1. Nhiễu Trắng và Ảnh Hưởng Đến Bài Toán Nội Suy Xấp Xỉ

Nhiễu trắng là một loại nhiễu ngẫu nhiên có phân phối đều trên tất cả các tần số. Nhiễu trắng có thể làm giảm độ chính xác của quá trình nội suy và xấp xỉ, đặc biệt là khi tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu thấp. Theo tài liệu, việc xây dựng hệ thống nội suy xấp xỉ dựa trên dữ liệu sai lệch do nhiễu có thể làm giảm hiệu quả của hệ thống.

3.2. Phương Pháp Hồi Quy Tuyến Tính K Hàng Xóm Gần Nhất kNN

Phương pháp hồi quy tuyến tính kNN là một phương pháp đơn giản và hiệu quả để khử nhiễu. Phương pháp này tìm k điểm dữ liệu gần nhất với điểm cần nội suy và sử dụng một hàm tuyến tính để xấp xỉ giá trị tại điểm đó. Phương pháp kNN có thể làm mịn dữ liệu và giảm ảnh hưởng của nhiễu. Tuy nhiên, phương pháp này chỉ có thể tính được giá trị hồi quy tại 1 điểm được chỉ định trước, với mỗi điểm cần tính toán lại phải hồi quy lại từ đầu.

3.3. Kết Hợp kNN và Thuật Toán HDH Giải Pháp Nội Suy Hiệu Quả

Việc kết hợp phương pháp kNN và thuật toán lặp HDH có thể tận dụng ưu điểm của cả hai phương pháp. Đầu tiên, phương pháp kNN được sử dụng để khử nhiễu và làm mịn dữ liệu. Sau đó, thuật toán lặp HDH được sử dụng để huấn luyện mạng RBF trên dữ liệu đã được khử nhiễu. Phương pháp này có thể cải thiện đáng kể độ chính xác và độ tin cậy của quá trình nội suy.

IV. Xây Dựng Phần Mềm Mô Phỏng và Đánh Giá Hiệu Quả

Để đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất, một phần mềm mô phỏng đã được xây dựng. Phần mềm này cho phép người dùng tạo dữ liệu có nhiễu, áp dụng phương pháp kNN để khử nhiễu, huấn luyện mạng RBF bằng thuật toán lặp HDH và đánh giá hiệu suất của mạng. Phần mềm này cung cấp một công cụ hữu ích để nghiên cứu và phát triển các ứng dụng nội suy hàm nhiều biến.

4.1. Lập Trình Sinh Nhiễu Trắng Theo Phân Phối Chuẩn

Việc sinh nhiễu trắng theo phân phối chuẩn là một bước quan trọng trong quá trình mô phỏng. Phương pháp Box-Muller có thể được sử dụng để tạo ra các số ngẫu nhiên tuân theo phân phối chuẩn. Các số ngẫu nhiên này sau đó được thêm vào dữ liệu để tạo ra dữ liệu có nhiễu.

4.2. Lập Trình Giải Hệ Phương Trình Của Bài Toán Hồi Quy kNN

Việc giải hệ phương trình của bài toán hồi quy kNN đòi hỏi phải tìm k điểm dữ liệu gần nhất và giải một hệ phương trình tuyến tính. Các thuật toán như tìm kiếm k-d tree hoặc ball tree có thể được sử dụng để tìm k điểm gần nhất một cách hiệu quả. Sau đó, một thuật toán giải hệ phương trình tuyến tính như Gaussian elimination hoặc LU decomposition có thể được sử dụng để tìm các hệ số hồi quy.

4.3. Giao Diện và Chức Năng Của Phần Mềm Mô Phỏng

Phần mềm mô phỏng có giao diện thân thiện và dễ sử dụng. Phần mềm cho phép người dùng nhập dữ liệu từ file hoặc nhập thủ công, chọn các tham số của phương pháp kNN và thuật toán lặp HDH, và đánh giá hiệu suất của mạng RBF bằng các độ đo như sai số trung bình bình phương (MSE) hoặc sai số tuyệt đối trung bình (MAE).

V. Kết Quả Thí Nghiệm và So Sánh Với Các Phương Pháp Khác

Các thí nghiệm đã được thực hiện để đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất. Kết quả cho thấy rằng phương pháp kết hợp kNN và thuật toán lặp HDH có thể cải thiện đáng kể độ chính xác và độ tin cậy của quá trình nội suy, đặc biệt là khi dữ liệu có nhiễu. Phương pháp này cũng được so sánh với các phương pháp khác, chẳng hạn như phương pháp GIC (Generalized Information Criterion), và cho thấy kết quả tốt hơn.

5.1. Ảnh Hưởng Của Kích Thước Lưới Đến Hiệu Suất Nội Suy

Kích thước lưới có ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của quá trình nội suy. Nếu lưới quá thưa, sai số có thể lớn. Nếu lưới quá dày, thời gian huấn luyện có thể tăng lên. Việc lựa chọn kích thước lưới phù hợp là rất quan trọng để đạt được hiệu suất tốt.

5.2. Tối Ưu Hóa Tham Số K Trong Phương Pháp Hồi Quy kNN

Tham số k trong phương pháp hồi quy kNN cũng ảnh hưởng đến hiệu suất của quá trình khử nhiễu. Nếu k quá nhỏ, phương pháp có thể nhạy cảm với nhiễu. Nếu k quá lớn, phương pháp có thể làm mất các chi tiết quan trọng của dữ liệu. Việc tối ưu hóa tham số k là rất quan trọng để đạt được hiệu suất tốt.

5.3. So Sánh Hiệu Quả Với Phương Pháp GIC Generalized Information Criterion

Phương pháp đề xuất đã được so sánh với phương pháp GIC, một phương pháp phổ biến để lựa chọn mô hình. Kết quả cho thấy rằng phương pháp kết hợp kNN và thuật toán lặp HDH cho kết quả tốt hơn phương pháp GIC, đặc biệt là khi dữ liệu có nhiễu.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Của Đề Tài Nghiên Cứu

Khóa luận này đã trình bày một phương pháp mới để nội suy hàm nhiều biến với dữ liệu có nhiễu. Phương pháp này kết hợp phương pháp kNN để khử nhiễu và thuật toán lặp HDH để huấn luyện mạng RBF. Kết quả thí nghiệm cho thấy rằng phương pháp này có thể cải thiện đáng kể độ chính xác và độ tin cậy của quá trình nội suy. Hướng phát triển của đề tài là nghiên cứu các phương pháp khử nhiễu khác và áp dụng phương pháp này cho các bài toán thực tế.

6.1. Tổng Kết Những Đóng Góp Của Khóa Luận

Khóa luận này đã đóng góp vào việc phát triển một phương pháp mới để nội suy hàm nhiều biến với dữ liệu có nhiễu. Phương pháp này có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng thực tế, chẳng hạn như dự báo chuỗi thời gian, nhận dạng mẫu và điều khiển.

6.2. Hướng Phát Triển và Nghiên Cứu Tiếp Theo

Hướng phát triển của đề tài là nghiên cứu các phương pháp khử nhiễu khác, chẳng hạn như wavelet denoising hoặc Kalman filtering, và áp dụng phương pháp này cho các bài toán thực tế. Ngoài ra, việc nghiên cứu các kiến trúc mạng RBF khác, chẳng hạn như mạng RBF chuẩn hóa hoặc mạng RBF tổng quát, cũng là một hướng phát triển tiềm năng.