Mèo của chúng tôi đang chạy đi lấy dữ liệu cho bạn ...

[PE2024193] NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN HỆ SUY DIỄN MỜ PHỨC KHÔNG - THỜI GIAN VÀ ỨNG DỤNG TRONG DỰ BÁO NGẮN HẠN CHUỖI ẢNH VỆ TINH -33%

Upload bởi: DevNet27
(0 Đánh giá)
180,000đ
120,000đ

Với mục tiêu nghiên cứu ở trên thì trong luận án tập trung vào nghiên cứu một số nội dung chính sau: • Nghiên cứu phát triển, cải tiến đề xuất hệ suy diễn mờ phức không – thời gian ứng dụng trong dự báo ngắn hạn chuỗi ảnh vệ tinh • Nghiên cứu, xây dựng phương pháp xác định đồng thời các tham số cho hệ suy diễn mờ phức không – thời gian. • Nghiên cứu, xây dựng phương pháp tối ưu hệ luật suy diễn mờ phức không - thời gian.

Đồ Án - Luận Văn
Tài liệu
20/06/2024
[hotrodoan.vn]_luan_an_nghien_cuu_phat_trien_he_suy_dien_mo_phuc_khong_thoi_.pdf
  • Chức năng đầy đủ và giống demo 100%

  • Hỗ trợ lắp đặt nếu cần

  • Hỗ trợ trả lời người mua sau khi tải

 Hạn chế : 

  • Các phương pháp học máy thường cho kết quả tốt đối với dữ liệu nhỏ, tuy nhiên các mô hình này thường kém hiệu quả đối với dữ liệu lớn hoặc thiếu thông tin. 
  • Đối với các phương pháp học sâu, các mô hình này có độ chính xác rất cao. Tuy nhiên các mô hình này thường đòi hỏi một lượng dữ liệu đầu vào lớn và thời gian xử lý chậm, do đó thường không phù hợp với bài toán dự báo ngắn hạn.
  • Với đặc thù bài toán ngắn hạn chuỗi ảnh vệ tinh cần thời gian dự báo nhanh, hình ảnh có yếu tố không gian và thời gian thì hướng tiếp cận xây dựng hệ suy diễn mờ phức không - thời gian là phù hợp được thể hiện ở một các công trình. Tuy nhiên một số phương pháp suy diễn mới chỉ tập trung vào phần thực và chưa để ý pha hoặc tách phần thực, phần pha riêng. Chính điều đó làm giảm đi ý nghĩa của hệ thống suy diễn trên tập mờ phức do việc tách riêng phần thực và phần pha của các giá trị đầu vào làm giảm đi ý nghĩa của việc ứng dụng trong miền phức.
  • Xuất phát từ những vấn đề thực tiễn nêu trên cho thấy, việc nghiên cứu xây dựng hệ suy diễn mờ phức không - thời gian và ứng dụng trong dự báo ngắn hạn chuỗi ảnh vệ tinh là một yêu cầu có tính cấp thiết về mặt lý thuyết (hoàn thiện các nghiên cứu về hệ suy diễn mờ phức không - thời gian, các cơ chế xác định các bộ tham số tốt trong mô hình, các phương pháp tối ưu luật trong hệ suy diễn) và ứng dụng mô hình đề xuất vào trong thực tế quá trình dự đoán. 
ĐIỂM TRUNG BÌNH
0
Xuất sắc (0)
Rất tốt (0)
Tốt (0)
Trung Bình (0)
Cần cải thiện (0)