Đề kiểm tra học kỳ 2 môn Nhập môn điều khiển thông minh - Năm học 2011-2012 (Có đáp án)

Đại học Bách Khoa TP.HCM  
Khoa Điện – Điện Tử  
Bộ môn ĐKTĐ  
ĐỀ KIỂM TRA HỌC KỲ 2. Năm học 2011-2012  
Môn: NHẬP MÔN ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH  
Ngày thi: 21/06/2012. Thời gian làm bài: 90 phút  
(Sinh viên được phép sử dụng tài liệu)  
---o0o---  
Bài 1: (2.5 điểm) Hãy thiết kế cấu trúc mạng perceptron và trình bày cách huấn luyện mạng để mạng  
thực hiện chức năng phân nhóm dữ liệu dưới đây thành 2 nhóm:  
Nhóm 1: {[0, 0]T, [1, 1]T, [2, 2]T}  
Nhóm 2: {[0, 1]T, [1, 0]T, [1, 2]T, [2, 1]T }  
Bài 2: (2.5 điểm) Cho mạng thần kinh 2 lớp dưới đây:  
b1  
w11  
x1  
x2  
z1  
v1  
v2  
w
21  
y
w12  
w22  
z2  
b3  
b2  
Biết rằng:  
- Hàm kích hoạt ở lớp ẩn là hàm sigmoid lưỡng cực với =1.  
- Hàm kích hoạt ở lớp ra là hàm tuyến tính.  
- Cho biết: w11=0.4; w21= 0.5 ; w12=0.6; w21= 0.4; v1= 0.8; v2= 1.0; b2= 0.2; b2= 0.1, b3 = 0.3;  
x1=1, x2= 0.5;  
Tính giá trị ngõ ra của mạng.  
Bài 3: (2.5 điểm) Cho hàm phi tuyến: y f (x) x2 sin(x1) x1 cos(x2 ) với 2x1, x2 2.  
Thiết kế cấu trúc mạng thần kinh và trình bày cách huấn luyện mạng để xấp xỉ hàm phi tuyến nêu trên.  
Bài 4: (2.5 điểm) Hãy trình bày cách sử dụng mạng thần kinh để nhận dạng các biển báo giao thông  
dưới đây, nêu rõ đặc trưng được sử dụng để nhận dạng, cấu trúc mạng thần kinh và cách huấn luyện  
mạng.  
Hết  
CNBM  
ĐÁP ÁN  
Bài 1:  
x2  
l1  
w11  
w21  
l2  
x1  
x2  
z1  
z2  
1
2
v1  
v2  
y
3
w12  
w22  
b3  
x1  
b2  
Hình 1 (a) Biểu diễn tập dữ liệu cần phân nhóm (b) Mạng Perceptron dùng để phân nhóm  
Do bài toán không khả phân tuyến tính nên để phân tập dữ liệu thành 2 nhóm như đề  
bài cần sử dụng 3 perceptron kết nối như hình 1.b. Các Perceptron được huấn luyện sử  
dụng các bảng dữ liệu dưới đây:  
Dữ liệu huấn luyện Perceptron 1:  
x1  
0
0
1
1
1
2
2
x2  
0
1
0
1
2
1
2
z1  
1
1
0
1
1
0
1
Dữ liệu huấn luyện Perceptron 2:  
x1  
0
0
1
1
1
2
2
x2  
0
1
0
1
2
1
2
z1  
1
0
1
1
0
1
1
Dữ liệu huấn luyện Perceptron 3:  
z1  
0
1
1
z2  
1
0
y
0
0
1
1
Sử dụng thuật toán học sửa sai (Delta Learning Rule) huấn luyện 3 Perceptron theo các  
bảng dữ liệu ở trên, ta sẽ được mạng Perceptron thực hiện được chức năng phân nhóm  
như yêu cầu bài toán.  
Bài 2:  
Neuron 1:  
Net1 w11x1 w21x2 b1 0.41(0.5)(0.5) 0.2 0.45  
2
2
z1   
1   
1 0.221  
1exp(Net1)  
1exp(0.45)  
Neuron 2:  
Net2 w12 x1 w22 x2 b2 0.61(0.4)(0.5) 0.10.3  
2
2
z2   
1  
10.149  
1exp(Net2 )  
1exp(0.3)  
Neuron 3:  
Net3 v1z1 v2 z2 b3 (0.8)0.221(1)(0.149) 0.3 0.272  
y Net3 0.272  
Bài 3:  
Cấu trúc mạng thần kinh cần thiết kế:  
Có 2 ngõ vào và 1 ngõ ra  
Số neuron ở lớp ẩn là N=5 (có thể tăng giảm giá trị N trong khi huấn luyện mạng)  
Số neuron ở lớp ra là 1  
Hàm kích hoạt lớp ẩn là hàm sigmoid lưỡng cực  
Hàm kích hoạt lớp ra là hàm tuyến tính  
w11  
w21  
x1  
x2  
z1  
1
2
v1  
v2  
y
3
w12  
w22  
z2  
b3  
b2  
Cách tạo ra dữ liệu huấn luyện mạng:  
Tạo ra ngẫu nhiên K mẫu dữ liệu vào: ( x1(k), x2 (k) )  
(với 2x1(k), x2 (k) 2. k 1..K )  
Tính mẫu dữ liệu ra thứ k sử dụng công thức:  
y(k) x2 (k)sin(x1(k)) x1(k)cos(x2 (k))  
Huấn luyện mạng thần kinh: sử dụng giải thuật lan truyền ngược.  
Bài 4:  
- Tiền xử lý ảnh: chuyển sang ảnh xám -> chuyển sang ảnh nhị phân  
- Trích đặc trưng: chia lưới, ví dụ 1010 và tính tổng các điểm ảnh bằng 1 trong mỗi ô  
- Cấu trúc mạng neuron:  
+ Mạng neuron có 100 ngõ vào là giá trị các đặc trưng xác định ở trên (tổng các  
điểm ảnh có giá trị bằng 1)  
+ Mạng có 8 ngõ ra tương ứng với 8 bảng báo giao thông cần nhận dạng  
+ Số neuron ở lớp ẩn là N=50 (có thể tăng giảm, tùy theo kết quả huấn luyện  
mạng), số neuron ở lớp ra là 8.  
+ Hàm kích hoạt ở lớp ẩn là hàm sigmoid lưỡng cực, hàm kích hoạt lớp ra là hàm  
tuyến tính  
- Cách huấn luyện mạng:  
+ Thu thập (chụp hình) mỗi loại biển báo nhiều ảnh (chẳng hạn 10) với điều kiện  
sáng, nhiễu khác nhau.  
+ Trích đặc trưng của từng ảnh để được dữ liệu vào, gán dữ liệu ra như sau:  
* Chỉ ngõ ra tương ứng với biển báo ở đầu vào được đặt bằng 1  
* Các ngõ ra còn lại bằng 0  
Ví dụ: Nếu ảnh vào là biển 3 thì chỉ có ngõ y3 bằng 1, các ngõ còn lại bằng 0.  
+ Sau khi đã có tập dữ liệu, huấn luyện mạng dùng giải thuật lan truyền ngược.  
- Ứng dụng mạng để nhận dạng:  
+ Trích đặc trưng của ảnh cần nhận dạng  
+ Đưa đặc trưng vào ngõ vào của mạng và tín giá trị các ngõ ra  
+ Kết luận biển báo đầu vào là biển báo tương ứng với ngõ ra nào có giá trị nhỏ  
nhất và nhỏ hơn một mức ngưỡng định trước.  
pdf 4 trang baolam 23940 Free
Bạn đang xem tài liệu "Đề kiểm tra học kỳ 2 môn Nhập môn điều khiển thông minh - Năm học 2011-2012 (Có đáp án)", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên

File đính kèm:

  • pdfde_kiem_tra_hoc_ky_2_mon_nhap_mon_dieu_khien_thong_minh_nam.pdf