Luận Án Tiến Sĩ: Phát Triển Mạng Nơron Tế Bào Đa Tương Tác Và Khả Năng Ứng Dụng

• Tác giả: Nguyễn Tài Tuyên
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Quang Hoan
• Trường học: Viện Nghiên cứu Điện tử, Tin học, Tự động hóa
• Chuyên ngành: Mạng nơron tế bào
• Đề tài: Phát Triển Mạng Nơron Tế Bào Đa Tương Tác: Ứng Dụng Và Tiềm Năng
• Loại tài liệu: luận án
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON TẾ BÀO
• 1.1. Tổng quan về mạng nơron nhân tạo
• 1.1.1. Mô hình cấu trúc mạng nơron nhân tạo
• 1.2. Phân loại mạng nơron nhân tạo
• 1.3. Học trong mạng nơron nhân tạo
• 1.3.1. Học có tín hiệu chỉ đạo
• 1.3.2. Học không có tín hiệu chỉ đạo
• 1.4. Mạng nơron tế bào chuẩn của Leon O.
• 1.4.1. Sơ đồ nguyên lý hoạt động
• 1.4.2. Mô hình toán học của mạng nơron tế bào
• 1.4.3. Mạch điện của một tế bào
• 1.4.4. Mô hình hình học của nơron tế bào chuẩn
• 1.4.5. Động học của mạng nơron tế bào
• 1.4.5.1. Giới hạn trạng thái xij của mạng nơron tế bào chuẩn
• 1.4.5.2. Hàm Lyapunov của mạng nơron tế bào chuẩn
• 1.4.5.3. Phương pháp xây dựng hàm E(t)
• 1.4.5.4. Chứng minh đạo hàm của hàm E(t) không dương
• 1.4.5.5. Xác định của hàm Lyapunov E(t)
• 1.5. Tình hình nghiên cứu CNN trên thế giới và Việt Nam
• 1.5.1. Nghiên cứu về cấu trúc của CNN
• 1.5.1.1. Mạng nơron tế bào một lớp và có trễ
• 1.5.1.2. Mạng nơron tế bào nhiều lớp
• 1.5.1.3. Mạng nơron tế bào lai mờ
• 1.5.1.4. Mạng nơron tế bào bậc cao
• 1.5.2. Ổn định của mạng nơron tế bào
• 1.5.3. Học trong mạng nơron tế bào
• 1.5.4. Bộ nhớ liên kết
• 1.5.5. Ứng dụng mạng nơron tế bào
• 1.5.5.1. Ứng dụng mạng nơron tế bào trên thế giới
• 1.5.5.2. Ứng dụng mạng nơron tế bào tại Việt Nam
• 1.6. Phát biểu bài toán nghiên cứu
• 1.7. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: PHÁT TRIỂN CẤU TRÚC VÀ PHÂN TÍCH ỔN ĐỊNH CỦA MẠNG NƠ RON TẾ BÀO BẬC CAO
• 2.1. Mạng nơron tế bào bậc hai
• 2.1.1. Mô hình toán học của mạng nơron tế bào bậc hai
• 2.1.2. Ổn định mạng nơron tế bào bậc hai
• 2.1.3. Chứng minh hàm E(t) là hàm bị chặn
• 2.1.4. Chứng minh đạo hàm của hàm E(t) không dương
• 2.1.5. Tính ổn định trạng thái xij (t) và đầu ra yij (t) của CNN bậc hai
• 2.2. Mô hình hình học của mạng nơron tế bào bậc hai
• 2.3. Mạng nơ ron tế bào bậc cao
• 2.3.1. Mô hình của mạng nơron tế bào bậc cao
• 2.3.2. Ổn định mạng nơ ron tế bào bậc cao
• 2.3.3. Chứng minh hàm E(t) cho CNN bậc cao là hàm bị chặn
• 2.3.4. Chứng minh đạo hàm hàm E(t) cho CNN bậc cao không dương
• 2.3.5. Ổn định trạng thái xij (t) và ổn định đầu ra yij (t) của CNN bậc cao
• 2.4. Mô phỏng cấu trúc và xác định tính ổn định của CNN bậc cao
• 2.4.1. Bài toán mô phỏng
• 2.4.2. Kịch bản mô phỏng
• 2.4.3. Công cụ mô phỏng
• 2.4.4. Kết quả mô phỏng CNN
• 2.5. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: BỘ NHỚ LIÊN KẾT VÀ ỨNG DỤNG CỦA MẠNG NƠRON TẾ BÀO BẬC CAO
• 3.1. Bộ nhớ liên kết
• 3.1.1. Bộ nhớ liên kết trong mạng nơron tế bào
• 3.1.1.1. Bộ nhớ liên kết của CNN chuẩn
• 3.1.1.1.1. Mô hình toán học cấu trúc bộ nhớ liên kết
• 3.1.1.1.2. Bộ nhớ lên kết A(i, j;k,l)
• 3.1.1.1.3. Bài toán nhận dạng mẫu sử dụng CNN chuẩn làm bộ nhớ liên kết
• 3.1.1.2. Bộ nhớ liên kết sử dụng CNN bậc hai
• 3.1.1.2.1. Mô hình toán học cấu trúc bộ nhớ liên kết bậc hai
• 3.1.1.2.2. Mô hình học hay bộ nhớ lên kết bậc hai
• 3.1.1.2.3. Bài toán nhận dạng mẫu sử dụng CNN bậc hai làm bộ nhớ liên kết
• 3.1.1.3. Mô hình ứng dụng thử nghiệm CNN bậc cao
• 3.1.1.3.1. Mô hình tích hợp CNN bậc hai với STM32 và FPGA
• 3.1.1.3.1.1. Kiến trúc của FPGA
• 3.1.1.3.1.2. Xử lý ảnh trên nền STM2
• 3.1.1.3.1.3. CNN bậc hai trên nền tảng FPGA và STM2
• 3.1.1.3.1.4. Bàn luận và đánh giá
• 3.1.2. Một số ứng dụng khác của CNN bậc cao
• 3.1.2.1. Ứng dụng CNN bậc hai trong bài toán nuôi trồng
• 3.1.2.2. Ứng dụng CNN bậc hai trong cảnh báo sớm cho bệnh nhân dùng thuốc kháng Vitamin K
• 3.2. Kết luận chương 3
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Mạng Nơron Tế Bào

Mạng nơron tế bào (CNN) là một trong những mô hình mạng nơron nhân tạo quan trọng, được phát triển từ ý tưởng của Leon O. Chua. CNN được thiết kế để mô phỏng hoạt động của các tế bào thần kinh trong não người, với khả năng xử lý song song và học không giám sát. Mạng nơron tế bào đã được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như xử lý ảnh, nhận dạng mẫu và trí tuệ nhân tạo. Cấu trúc của CNN bao gồm các tế bào được kết nối với nhau, mỗi tế bào được mô tả bằng một phương trình vi phân, tạo thành một hệ thống động học phức tạp.

1.1. Mô hình cấu trúc mạng nơron nhân tạo

Mô hình cấu trúc của mạng nơron nhân tạo bắt đầu từ ý tưởng của McCulloch-Pitts, với mỗi nơron được coi là một đơn vị xử lý (PE). Mỗi nơron nhận nhiều tín hiệu đầu vào, xử lý chúng và tạo ra tín hiệu đầu ra. Hàm kích hoạt của nơron có thể là hàm tuyến tính, hàm bước nhảy, hoặc hàm Sigmoid, phụ thuộc vào ứng dụng cụ thể. Mạng nơron tế bào kế thừa và phát triển từ mô hình này, với các tế bào được kết nối theo cấu trúc hai chiều, tạo thành một mạng lưới phức tạp.

1.2. Phân loại mạng nơron nhân tạo

Mạng nơron nhân tạo được phân loại dựa trên cấu trúc và phương pháp học. Các mạng nơron có thể được chia thành mạng một lớp, mạng nhiều lớp, hoặc mạng hồi quy. Mạng nơron tế bào thuộc nhóm mạng hồi quy, với khả năng học không giám sát và sử dụng làm bộ nhớ liên kết. Các mạng nơron khác như Hopfield và BAM cũng thuộc nhóm này, nhưng CNN có ưu điểm về dung lượng nhớ cao hơn và khả năng xử lý song song.

II. Phát triển cấu trúc và phân tích ổn định của Mạng Nơron Tế bào Bậc Cao

Phát triển mạng nơron tế bào bậc cao là một hướng nghiên cứu quan trọng, nhằm nâng cao khả năng xử lý và độ phức tạp của mạng. Mạng nơron tế bào bậc cao được xây dựng dựa trên cấu trúc của CNN chuẩn, với các liên kết đa thức bậc cao giữa các tế bào. Điều này cho phép mạng xử lý các bài toán phức tạp hơn, đặc biệt trong lĩnh vực xử lý ảnh và nhận dạng mẫu. Việc phân tích tính ổn định của mạng được thực hiện thông qua hàm Lyapunov, đảm bảo rằng mạng hoạt động ổn định trong các điều kiện khác nhau.

2.1. Mô hình toán học của mạng nơron tế bào bậc cao

Mô hình toán học của mạng nơron tế bào bậc cao được xây dựng dựa trên các phương trình vi phân, với các liên kết đa thức bậc cao giữa các tế bào. Mỗi tế bào được mô tả bằng một phương trình vi phân, và toàn bộ mạng tạo thành một hệ phương trình vi phân phức tạp. Việc giải các phương trình này đòi hỏi sử dụng các công cụ toán học và phần mềm mô phỏng như Matlab.

2.2. Phân tích tính ổn định của mạng nơron tế bào bậc cao

Tính ổn định của mạng nơron tế bào bậc cao được đảm bảo thông qua hàm Lyapunov. Hàm này được sử dụng để chứng minh rằng mạng hoạt động ổn định trong các điều kiện khác nhau. Việc phân tích tính ổn định bao gồm việc chứng minh rằng hàm Lyapunov bị chặn và đạo hàm của nó không dương, đảm bảo rằng mạng không bị phân kỳ trong quá trình hoạt động.

III. Ứng dụng và tiềm năng của Mạng Nơron Tế Bào Đa Tương Tác

Mạng nơron tế bào đa tương tác có nhiều ứng dụng tiềm năng trong các lĩnh vực như y tế, công nghiệp và xử lý dữ liệu. Ứng dụng mạng nơron trong y tế bao gồm việc nhận dạng mẫu trong chẩn đoán bệnh và cảnh báo sớm cho bệnh nhân. Trong công nghiệp, mạng nơron được sử dụng để xử lý ảnh và tự động hóa các quy trình sản xuất. Tiềm năng mạng nơron còn được thể hiện trong việc phân tích dữ liệu lớn, với khả năng xử lý song song và học sâu.

3.1. Ứng dụng trong y tế

Ứng dụng mạng nơron trong y tế bao gồm việc nhận dạng mẫu trong chẩn đoán bệnh và cảnh báo sớm cho bệnh nhân. Ví dụ, mạng nơron có thể được sử dụng để cảnh báo sớm cho bệnh nhân sử dụng thuốc kháng Vitamin K, giúp giảm thiểu rủi ro trong điều trị. Mạng nơron tế bào cũng được sử dụng trong các hệ thống chẩn đoán hình ảnh, với khả năng xử lý ảnh nhanh và chính xác.

3.2. Ứng dụng trong công nghiệp

Trong công nghiệp, mạng nơron tế bào được sử dụng để xử lý ảnh và tự động hóa các quy trình sản xuất. Ví dụ, mạng nơron có thể được sử dụng để đếm số lượng tà vẹt trên đường ray tàu hỏa, với độ chính xác cao. Công nghệ nơron cũng được ứng dụng trong các hệ thống nuôi trồng thông minh, giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và giảm thiểu chi phí.