Artificial Neural Network (ANN) has

Artificial Neural Network (ANN) has emerged
over the years and has made remarkable contribution to
the advancement of various fields of endeavor and can
be defined as a distributed computing system composed
of a number of individual processing element operation
largely in parallel. Interconnected according to same
specific architecture and having the capability to selfmodify
connection strengths and processing element
parameters. It can function at all to do useful things by
being incorporated into systems containing more or less
conventional elements so that they can solve real world
problems economically. Rabelo and Avula (1991) used
two different artificial neural networks systems
associated with the prototype of a scheme which uses
the integration of artificial neural networks and
knowledge-based systems for motion control of a 2D
arm robot. The system involved a plan generated by the
higher order element which includes the kind of desired
trajectory to follow. Velagic et al. (2010) introduced a
recurrent neural network for controlling the mobile
robot with nonholonomic constraints. The network is
trained online uses back propagation optimization
algorithm with an adaptive learning rate which is very
effective for real-time control requirements. Klly et al.
(1996) presented a Neuro-fuzzy control for planning the
trajectory of a three link robot arm in the presence of an
obstacle.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ได้เกิดเครือข่ายประสาทเทียม (แอน)ปี และได้ทำผลงานโดดเด่นเพื่อความก้าวหน้าของด้านต่าง ๆ ของความพยายามและสามารถกำหนดเป็นระบบคอมพิวเตอร์แบบกระจายประกอบด้วยจำนวนของการดำเนินการประมวลผลแต่ละองค์ประกอบส่วนใหญ่แบบขนาน เข้าใจตามเหมือนกันสถาปัตยกรรมที่เฉพาะเจาะจงและมีความสามารถในการ selfmodifyจุดแข็งของการเชื่อมต่อและการประมวลผลองค์ประกอบพารามิเตอร์ สามารถทำงานที่จะทำสิ่งที่เป็นประโยชน์โดยการรวมเข้าไปในระบบที่ประกอบด้วยมากหรือน้อยองค์ประกอบทั่วไปเพื่อให้พวกเขาสามารถแก้จริงปัญหาทางเศรษฐกิจ Rabelo และ Avula (1991) ใช้เครือข่ายประสาทเทียมแตกต่างกันสองระบบเกี่ยวข้องกับแบบแผนซึ่งใช้การรวมกลุ่มของเครือข่ายประสาทเทียม และความรู้-ระบบสำหรับควบคุมการเคลื่อนไหวของสองมิติแขนหุ่นยนต์ ระบบที่เกี่ยวข้องกับแผนการสร้างโดยการองค์ประกอบลำดับสูงซึ่งรวมถึงชนิดของที่ต้องการวิถีปฏิบัติตาม Velagic et al. (2010) แนะนำตัวข่ายประสาทกำเริบการควบคุมมือถือหุ่นยนต์ที่ มีข้อจำกัด nonholonomic เป็นเครือข่ายกลับใช้ออนไลน์ที่ผ่านการฝึกอบรมเพิ่มประสิทธิภาพการเผยแพร่อัลกอริทึมอัตราการเรียนรู้ปรับตัวซึ่งเป็นมากมีประสิทธิภาพสำหรับความต้องการเรี Klly et al(1996) นำเสนอตัวควบคุมเลือนประสาทสำหรับการวางแผนการวิถีของแขนหุ่นยนต์แบบลิงค์สามในหน้าของการอุปสรรค

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โครงข่ายประสาทเทียม (ANN) ได้โผล่ออกมา
ในช่วงหลายปีและมีผลงานที่โดดเด่นทำเพื่อ
ความก้าวหน้าของสาขาต่าง ๆ ของความพยายามและสามารถ
กำหนดเป็นระบบคอมพิวเตอร์กระจายประกอบด้วย
จำนวนของการดำเนินงานของแต่ละบุคคลในการประมวลผลองค์ประกอบ
ส่วนใหญ่ในแบบคู่ขนาน ที่เชื่อมต่อกันตามเดียวกัน
สถาปัตยกรรมที่เฉพาะเจาะจงและมีความสามารถในการ selfmodify
จุดแข็งของการเชื่อมต่อและการประมวลผลองค์ประกอบ
พารามิเตอร์ มันสามารถทำงานได้ในทุกที่จะทำสิ่งที่มีประโยชน์โดย
ถูกรวมเข้าไปในระบบที่มีมากหรือน้อย
องค์ประกอบเดิมเพื่อให้พวกเขาสามารถแก้ปัญหาโลกแห่งความจริง
ปัญหาทางเศรษฐกิจ Rabelo และ Avula (1991) ที่ใช้
แตกต่างกันสองเทียมระบบเครือข่ายประสาท
ที่เกี่ยวข้องกับการเป็นต้นแบบของโครงการที่ใช้
บูรณาการของเครือข่ายประสาทเทียมและ
ระบบฐานความรู้สำหรับการควบคุมการเคลื่อนไหวของ 2D
หุ่นยนต์แขน ระบบที่เกี่ยวข้องกับแผนสร้างโดย
องค์ประกอบการสั่งซื้อที่สูงขึ้นซึ่งรวมถึงชนิดของที่ต้องการ
วิถีที่จะปฏิบัติตาม Velagic et al, (2010) เปิดตัว
เครือข่ายประสาทกำเริบในการควบคุมมือถือ
หุ่นยนต์ที่มีข้อ จำกัด nonholonomic เครือข่ายที่มี
การฝึกอบรมออนไลน์ที่ใช้หลังการเพิ่มประสิทธิภาพการขยายพันธุ์
อัลกอริทึมที่มีอัตราการเรียนรู้การปรับตัวซึ่งเป็นมาก
ที่มีประสิทธิภาพสำหรับข้อกำหนดในการควบคุมเวลาจริง Klly et al.
(1996) นำเสนอการควบคุมฟัซซี่สำหรับการวางแผน
เส้นทางการเคลื่อนที่ของการเชื่อมโยงสามแขนหุ่นยนต์ในการปรากฏตัวของนั้น
อุปสรรค

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โครงข่ายประสาทเทียม ( ANN ) ได้เกิดขึ้นปี และได้ทำผลงานที่น่าทึ่งความก้าวหน้าในด้านต่าง ๆของความพยายามและสามารถถูกกำหนดเป็นระบบการคำนวณแบบกระจาย ประกอบด้วยของจำนวนขององค์ประกอบการประมวลผลแต่ละปฏิบัติการส่วนใหญ่ในแบบคู่ขนาน เชื่อมต่อกันตามเหมือนกันสถาปัตยกรรมที่เฉพาะเจาะจงและมีความสามารถในการ selfmodifyจุดแข็งและการเชื่อมต่อองค์ประกอบการประมวลผลพารามิเตอร์ มันสามารถทำงานได้ทั้งหมดเพื่อทำสิ่งที่มีประโยชน์โดยถูกรวมเข้าไปในระบบที่มีมากกว่าหรือน้อยกว่าปกติองค์ประกอบเพื่อให้พวกเขาสามารถแก้ปัญหาโลกจริงปัญหาคอรัปชั่น rabelo avula ( 1991 ) และใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่แตกต่างกันสองระบบที่เกี่ยวข้องกับต้นแบบของโครงการที่ใช้การบูรณาการโครงข่ายประสาทเทียมระบบฐานความรู้สำหรับการควบคุมการเคลื่อนไหวของ 2 มิติหุ่นยนต์แขน ระบบที่เกี่ยวข้องกับแผนการที่สร้างขึ้นโดยสั่งซื้อสูงองค์ประกอบซึ่งรวมถึงชนิดของที่ต้องการเส้นทางที่จะปฏิบัติตาม velagic et al . ( 2010 ) แนะนำเครือข่ายประสาทกำเริบควบคุมมือถือหุ่นยนต์ nonholonomic ข้อจำกัด เครือข่ายการฝึกอบรมออนไลน์เพิ่มประสิทธิภาพการขยายพันธุ์ใช้กลับขั้นตอนวิธีที่มีอัตราการเรียนรู้ซึ่งมีมากที่มีประสิทธิภาพสำหรับความต้องการการควบคุมแบบเวลาจริง klly et al .( 1996 ) ที่นำเสนอประสาทฟัซซี่สำหรับการวางแผนควบคุมการเคลื่อนที่ของแขนหุ่นยนต์สามลิงค์ต่อหน้าอุปสรรค