Luận Án Tiến Sĩ Về 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: Kỹ thuật điện tử
• Đề tài: Phát Triển Mạng Nơron Tế Bào Đa Tương Tác Và Khả Năng Ứng Dụng
• Loại tài liệu: Luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

• 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
• 1.1.2. Mô hình một nơ ron Mc.Culloch Pitts
• 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 nơ ron tế bào
• 1.4.6. Giới hạn trạng thái xij của mạng nơ ron tế bào chuẩn
• 1.4.7. Hàm Lyapunov của mạng nơron tế bào chuẩn
• 1.4.8. Phương pháp xây dựng hàm E(t)
• 1.4.9. Chứng minh đạo hàm của hàm E(t) không dương
• 1.4.10. 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. 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
• 2.1.6. Mô hình hình học của mạng nơron tế bào bậc hai
• 2.2. Mạng nơ ron tế bào bậc cao
• 2.2.1. Mô hình của mạng nơron tế bào bậc cao
• 2.2.2. Ổn định mạng nơ ron tế bào bậc cao
• 2.2.3. Chứng minh hàm E(t) cho CNN bậc cao là hàm bị chặn
• 2.2.4. Chứng minh đạo hàm hàm E(t) cho CNN bậc cao không dương
• 2.2.5. Ổn định trạng thái xij (t) và ổn định đầu ra yij (t) của CNN bậc cao
• 2.2.6. Mô phỏng cấu trúc và xác định tính ổn định của CNN bậc cao
• 2.2.7. Bài toán mô phỏng
• 2.2.8. Kịch bản mô phỏng
• 2.2.9. Công cụ mô phỏng
• 2.2.10. Kết quả mô phỏng CNN
• 2.3. Kết luận chương 2
• 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
• 3.2. Một số ứng dụng khác của CNN bậc cao
• 3.2.1. Ứng dụng CNN bậc hai trong bài toán nuôi trồng
• 3.2.2. Ứng dụng CNN bậc hai trong cảnh báo sớm cho bệnh nhân dung thuốc kháng Vitamin K
• 3.3. Kết luận chương 3
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA LUẬN ÁN
• CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA NGHIÊN CỨU SINH
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Phát Triển Mạng Nơron Tế Bào Đa Tương Tác

Mạng nơron tế bào đa tương tác (CNN) là một trong những lĩnh vực tiên tiến trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. CNN được phát triển từ mô hình nơron nhân tạo, với khả năng xử lý thông tin mạnh mẽ và hiệu quả. Mạng này không chỉ có khả năng học mà còn có thể thực hiện các tác vụ phức tạp như nhận dạng mẫu và xử lý ảnh. Sự phát triển của CNN đã mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong các lĩnh vực như y tế, giao thông và công nghiệp.

1.1. Lịch Sử Phát Triển Mạng Nơron Tế Bào

Mạng nơron tế bào được giới thiệu lần đầu bởi Leon O. Chua vào năm 1988. Kể từ đó, CNN đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển, từ các mô hình đơn giản đến các cấu trúc phức tạp hơn. Sự phát triển này đã giúp CNN trở thành một công cụ mạnh mẽ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

1.2. Đặc Điểm Nổi Bật Của Mạng Nơron Tế Bào

CNN có khả năng học không có tín hiệu chỉ đạo, cho phép nó hoạt động như một bộ nhớ tự liên kết. Điều này giúp CNN có dung lượng nhớ cao hơn so với các mạng nơron hồi quy khác như Hopfield hay BAM.

II. Vấn Đề và Thách Thức Trong Phát Triển Mạng Nơron Tế Bào

Mặc dù mạng nơron tế bào đã đạt được nhiều thành tựu, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết. Độ phức tạp trong cấu trúc của CNN là một trong những vấn đề lớn nhất. Việc tối ưu hóa các thuật toán học và cải thiện khả năng xử lý của mạng cũng là những thách thức quan trọng.

2.1. Độ Phức Tạp Trong Cấu Trúc CNN

Cấu trúc của CNN có độ phức tạp cao, điều này gây khó khăn trong việc thiết kế và triển khai. Tuy nhiên, với sự phát triển của công nghệ, việc giải quyết vấn đề này trở nên khả thi hơn.

2.2. Khả Năng Tương Tác Giữa Các Tế Bào

Khả năng tương tác giữa các tế bào trong mạng nơron tế bào là một yếu tố quan trọng. Việc tối ưu hóa các kết nối này có thể cải thiện hiệu suất của mạng, nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức trong việc thiết kế.

III. Phương Pháp Phát Triển Mạng Nơron Tế Bào Đa Tương Tác

Để phát triển mạng nơron tế bào đa tương tác, cần áp dụng các phương pháp nghiên cứu hiện đại. Việc sử dụng mô hình toán học và các thuật toán học tiên tiến sẽ giúp cải thiện tính ổn định và hiệu suất của mạng.

3.1. Mô Hình Toán Học Của CNN

Mô hình toán học của CNN giúp mô phỏng và phân tích hành vi của mạng. Việc xây dựng các phương trình vi phân cho mạng nơron tế bào là cần thiết để đảm bảo tính ổn định.

3.2. Ứng Dụng Các Thuật Toán Học Tiên Tiến

Sử dụng các thuật toán học tiên tiến như học sâu và học không có tín hiệu chỉ đạo sẽ giúp cải thiện khả năng học của mạng nơron tế bào. Điều này mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong thực tiễn.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Mạng Nơron Tế Bào Đa Tương Tác

Mạng nơron tế bào đa tương tác đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Từ y tế đến công nghiệp, CNN cho thấy tiềm năng lớn trong việc giải quyết các bài toán phức tạp.

4.1. Ứng Dụng Trong Y Tế

CNN được sử dụng để phân tích hình ảnh y tế, giúp phát hiện sớm các bệnh lý. Việc áp dụng CNN trong y tế đã mang lại nhiều kết quả khả quan.

4.2. Ứng Dụng Trong Công Nghiệp

Trong công nghiệp, CNN được sử dụng để tối ưu hóa quy trình sản xuất và kiểm tra chất lượng sản phẩm. Điều này giúp nâng cao hiệu quả và giảm chi phí.

V. Kết Luận và Tương Lai Của Mạng Nơron Tế Bào Đa Tương Tác

Mạng nơron tế bào đa tương tác đang trên đà phát triển mạnh mẽ. Với những ứng dụng đa dạng và tiềm năng lớn, CNN hứa hẹn sẽ tiếp tục là một lĩnh vực nghiên cứu hấp dẫn trong tương lai.

5.1. Tương Lai Của CNN

Sự phát triển của công nghệ sẽ tiếp tục thúc đẩy nghiên cứu và ứng dụng của mạng nơron tế bào. Các nghiên cứu mới sẽ giúp cải thiện hiệu suất và khả năng của mạng.

5.2. Hướng Nghiên Cứu Mới

Các hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực CNN sẽ tập trung vào việc tối ưu hóa cấu trúc và cải thiện khả năng học của mạng. Điều này sẽ mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong tương lai.