The use of artificial neural networ

The use of artificial neural networks is a popular data-driven technique that has been frequently applied to a broad range of fields. An ANN is able to handle non-linearity and automatically adjusts to new information, w h i l e generally requiring little computational effort [Rietjes and de Vos, 2008]. ANNs are widely accepted as powerful ways of modelling complex non-linear and dynamical systems for which there

are large amounts of sometimes noisy data [Chen et al., 2002]. ANNs were selected as the applied method for this investigation for the following reasons:

Kết quả (Việt) 1:

Sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo là một kỹ thuật phổ biến hướng dữ liệu thường xuyên được áp dụng cho một loạt các lĩnh vực. Một ANN là khả năng xử lý không linearity và tự động điều chỉnh theo thông tin mới, w h i l e thường đòi hỏi phải nỗ lực rất ít tính toán [Rietjes và de Vos, 2008]. ANNs được chấp nhận rộng rãi như là một cách mạnh mẽ của mô hình hệ thống phi tuyến và động lực phức tạp mà có có một lượng lớn dữ liệu đôi khi ồn ào [Chen et al., 2002]. ANNs đã được lựa chọn là phương pháp áp dụng cho các cuộc điều tra này vì những lý do sau đây:

Kết quả (Việt) 2:

Việc sử dụng các mạng thần kinh nhân tạo là một kỹ thuật hướng dữ liệu phổ biến mà đã thường xuyên được áp dụng cho một loạt các lĩnh vực. Một ANN có thể xử lý phi tuyến tính và tự động điều chỉnh thông tin mới, trong khi thông thường đòi hỏi ít nỗ lực tính toán [Rietjes và de Vos, 2008]. ANNs được chấp nhận rộng rãi như là cách mạnh mẽ của mô hình hóa các hệ thống phi tuyến tính và động lực học phức tạp mà có

một lượng lớn dữ liệu đôi khi ồn ào [Chen et al., 2002]. ANNs đã được lựa chọn là phương pháp áp dụng để điều tra này vì những lý do sau đây: