Tài liệu Mô hình hóa hệ thức hợp ứng dụng mạng nơron

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA MÔ HÌNH HÓA HỆ PHỨC HỢP ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TÔ THẾ DIỆN THÁI NGUYÊN 2011 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT MÔ HÌNH HÓA HỆ PHỨC HỢP ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON Ngành : TỰ ĐỘNG HÓA Mã Số : Học Viên : TÔ THẾ DIỆN HD Khoa học: TS. NGUYỄN ĐỨC THĂNG THÁI NGUYÊN 2011 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐHKT CÔNG NGHIỆP ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÖC THUYẾT MINH LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT ĐỀ TÀI MÔ HÌNH HÓA HỆ PHỨC HỢP ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON Học Viên : TÔ THẾ DIỆN Lớp : CHK12 -TĐH Chuyên ngành : TỰ ĐỘNG HÓA HD Khoa học : TS. NGUYỄN ĐỨC THĂNG Ngày giao đề tài : Ngày hoàn thành đề tài : Người hướng dẫn khoa học Học viên TS. Nguyễn Đức Thăng Tô Thế Diện Duyệt Ban Giám Hiệu Khoa Sau Đại học -1- LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn này là công trình nghiên cứu do tôi tổng hợp và thực hiện. Tác giả luận văn Tô Thế Diện Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn -2- LỜI CẢM ƠN Trong thời gian được học tập tại Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên và hoàn thành khóa học bằng luận văn Thạc sĩ này, tôi luôn nhận được sự dạy bảo, quan tâm cùng với những lời góp ý chân thành từ các Thầy Cô, đồng nghiệp, gia đình và bạn bè. Xin chân thành biết ơn: Tiến sỹ Nguyễn Đức Thăng, Thầy giáo hướng dẫn, đã hỗ trợ em rất nhiều về mặt chuyên môn và tạo mọi điều kiện cho em hoàn thành luận văn này. Anh Nguyễn Khoa Việt Trường đã giúp đỡ tôi rất nhiều trong kỹ thuật lập trình trên ngôn ngữ Matlab. Tất cả các Thầy Cô giáo Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên đã tận tình hướng dẫn, truyền đạt kiến thức trong suốt thời gian tôi học tập tại đây. Tất cả bạn bè, đồng nghiệp xung quanh tôi đã giúp đỡ tôi rất nhiều trong quá trình tìm kiếm số liệu để hoàn thành tốt luận văn. Cuối cùng tôi không thể không nhắc đến gia đình thân yêu của tôi, gia đình là nguồn động viên tinh thần lớn nhất cho tôi trong suốt thời gian học tập. Xin chân thành cảm ơn! Thái Nguyên, ngày 15 tháng 09 năm 2011 Học viên Tô Thế Diện Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn -3- MỤC LỤC Trang Mục lục..................................................................................................................... 3 Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt .................................................................... 7 Danh mục các hình vẽ - đồ thị ................................................................................. 8 Danh mục các bảng, biểu ....................................................................................... 10 Bảng giải thích tóm tắt một số thuật ngữ ............................................................... 11 Chƣơng 1. Giới thiệu chung ................................................................................ 13 1.1. Tính cấp thiết của đề tài ............................................................................... 13 1.2. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài ..................................................... 14 1.3. Mục đích của đề tài ...................................................................................... 14 1.4. Nội dung thực hiện ....................................................................................... 15 1.5. Phương pháp nghiên cứu .............................................................................. 15 Chƣơng 2. Tổng quan về hệ phức hợp ............................................................... 16 2.1. Định nghĩa .................................................................................................... 16 2.2. Các tính năng của hệ phức hợp .................................................................... 18 2.3. Phân loại hệ thống phức hợp ........................................................................ 19 2.3.1. Hệ thống hỗn loạn................................................................................... 19 2.3.2. Hệ thống thích nghi phức hợp ................................................................ 20 2.3.3. Hệ thống phi tuyến. ................................................................................ 20 2.4. Mô hình hóa hệ phức hợp ............................................................................. 20 2.4.1. Mô hình hóa là gì .................................................................................... 20 2.4.2. Mô hình hóa hệ phức hợp. ...................................................................... 21 Chƣơng 3. Tổng quan về mạng nơron nhân tạo. .............................................. 24 3.1. Lịch sử phát triển của mạng nơron nhân tạo ................................................ 24 3.2. Các tính chất của mạng nơron nhân tạo ....................................................... 25 3.3. Mô hình mạng nơron. ................................................................................... 25 3.3.1. Mô hình mạng nơron sinh học ................................................................ 25 3.3.1.1. Chức năng, tổ chức và hoạt động của bộ não con người .................. 25 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn -4- 3.3.1.2. Mạng nơron sinh học ........................................................................ 27 3.3.2. Mạng nơron nhân tạo .............................................................................. 28 3.3.2.1. Khái niệm .......................................................................................... 28 3.3.2.2. Phân loại mạng nơron nhân tạo ........................................................ 32 3.3.2.3. Phương thức làm việc của mạng nơron nhân tạo.............................. 34 3.3.2.4. Các luật học ...................................................................................... 35 3.3.3. Mô hình toán học mạng nơron truyền thẳng và mạng nơron hồi quy .... 39 3.3.3.1. Mạng nơron truyền thẳng ................................................................. 39 3.3.3.2. Mạng nơron hồi quy.......................................................................... 41 3.4. Phạm vi ứng dụng của mạng nơron.............................................................. 43 3.4.1. Những bài toán thích hợp ....................................................................... 43 3.4.1.1. Mô hình hóa ...................................................................................... 43 3.4.1.2. Phân loại ........................................................................................... 44 3.4.1.3. Liên kết và kỹ thuật dịch chuyển cửa sổ........................................... 44 3.4.2. Các lĩnh vực ứng dụng của mạng nơron ................................................. 45 3.4.3. Ưu nhược điểm của mạng nơron ............................................................ 46 3.5. Quá trình huấn luyện mạng nơron nhiều lớp................................................ 47 3.5.1. Quá trình thực hiện ................................................................................. 47 3.5.2. Quy tắc chuỗi .......................................................................................... 48 3.5.3. Độ chính xác của lan truyền ngược ........................................................ 49 3.6. So sánh khả năng của mạng nơron với mạch logic ...................................... 50 Chƣơng 4. Hệ thống xử lý nƣớc thải .................................................................. 52 4.1. Các thông số đánh giá ô nhiễm và yêu cầu xử lý ......................................... 53 4.1.1. Các thông số đánh giá ô nhiễm nước thải .............................................. 53 4.1.2. Yêu cầu xử lý ......................................................................................... 54 4.2. Quy trình của một hệ thống xử lý nước thải ................................................ 55 4.2.1. Xử lý sơ cấp ............................................................................................ 56 4.2.2. Xử lý sinh học trong điều kiện kỵ khí .................................................... 57 4.2.3. Xử lý bằng phân hủy Ozon ..................................................................... 58 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn -5- 4.2.4. Tuyển nổi thứ cấp và lắng thứ cấp ......................................................... 60 4.2.5. Xử lý và tái sử dụng bùn......................................................................... 60 4.3. Công nghệ xử lý nước thải công nghiệp ...................................................... 61 4.3.1. Đặc trưng của nước thải công nghiệp ..................................................... 61 4.3.2. Thuyết minh quy trình công nghệ .......................................................... 62 Chƣơng 5. Mô hình hóa hệ thống xử lý nƣớc thải sử dụng mạng nơron........ 64 5.1. Mô hình hóa quá trình xử lý nước thải. ........................................................ 64 5.2. Mạng nơ ron nhân tạo và mô hình thống kê kinh điển. ............................... 67 5.2.1. Sự tương đồng ........................................................................................ 67 5.2.2. Sự khác nhau........................................................................................... 68 5.2.2.1. Về mục tiêu. ...................................................................................... 68 5.2.2.2. Phương pháp tiếp cận mô hình. ........................................................ 68 5.3. Ứng dụng trong kỹ thuật môi trường. .......................................................... 69 5.4. Phát triển mô hình ....................................................................................... 70 5.4.1. Phương pháp luận. .................................................................................. 70 5.4.1.1. Thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu...................................................... 70 5.4.1.2. Xây dựng mô hình ............................................................................ 71 5.4.1.3. Luyện mạng. ..................................................................................... 72 5.4.1.4. Kiểm chứng mạng ............................................................................. 73 5.4.1.5. Khai thác mô hình. ............................................................................ 73 5.4.2. Xây dựng chương trình máy tính............................................................ 74 5.5. Ứng dụng mô hình cho trạm xử lý nước thải. .............................................. 77 5.5.1. Tổng quát chung ..................................................................................... 78 5.5.2. Trạm xử lý nước thải của nhà máy NatSteelVina.Thái Nguyên ............ 81 5.5.2.1. Giới thiệu về hệ thống xử lý nước thải. ............................................ 81 5.5.2.2. Thu thập số liệu................................................................................. 82 5.5.2.3. Xử lý số liệu. ..................................................................................... 82 5.5.2.4. Luyện và mô phỏng. ......................................................................... 83 5.6. Một số vấn đề về tự động hóa xử lý nước thải ............................................. 88 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn -6- 5.6.1. Mục đích áp dụng tự động hóa xử lý nước thải ...................................... 88 5.6.2. Yêu cầu và cơ sở xây dựng hệ thống tự động hoá.................................. 89 Kết luận và kiến nghị ............................................................................................. 93 Tài liệu tham khảo .................................................................................................. 94 Phụ lục .................................................................................................................... 97 Số liệu đầu vào đầu ra của trạm xử lý nước thải nhà máy NatSteelVina .............. 97 Hướng dẫn chương trình NeuralSim. ................................................................... 103 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn -7- DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT Ký hiệu MIMO Ý nghĩa Hệ nhiều đầu vào - nhiều đầu ra. SISO Một đầu vào - một đầu ra MAE Mean Absoluted Errors: Sai số tuyệt đối trung bình. RMSE Root Mean Squared Errors: Sai số bình phương trung bình gốc. COD DO BOD Chemical Oxygen Demand: Nhu cầu oxy hóa học. Lượng oxy hòa tan Biochemical oxygen Demand: Nhu cầu oxy sinh hóa NSVinaip NatSteel Vina Input NSVinaop NatSteel Vina Output Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn -8- DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ - ĐỒ THỊ Trang Hình 2.1. Bản đồ trực quan tổ chức khoa học hệ thống phức hợp ........................ 16 Hình 3.1. Não bộ người. ......................................................................................... 25 Hình 3.2. Mô hình mạng nơron sinh học ............................................................... 27 Hình 3.3. Mô hình nơron nhân tạo ......................................................................... 29 Hình 3.4. Hàm Ramp ............................................................................................. 31 Hình 3.5. Hàm bước nhảy ...................................................................................... 31 Hình 3.6. Hàm giới hạn cứng ................................................................................. 32 Hình 3.7. Hàm Sigmid hai cực ............................................................................... 32 Hình 3.8. Mạng truyền thẳng một lớp .................................................................... 33 Hình 3.9. Mạng truyền thẳng nhiều lớp ................................................................. 33 Hình 3.10. Nơron tự phản hồi ................................................................................ 33 Hình 3.11. Mạng phản hồi một lớp ........................................................................ 34 Hình 3.12. Mạng phản hồi nhiều lớp ..................................................................... 34 Hình 3.13. Cấu trúc huấn luyện mạng nơron ......................................................... 35 Hình 3.14. Mô hình học có giám sát và học củng cố ............................................. 36 Hình 3.15. Học không có giám sát ......................................................................... 37 Hình 3.16. Sơ đồ cấu trúc chung của quá trình học ............................................... 38 Hình 3.17. Mô hình mạng truyền thẳng 1 lớp ........................................................ 39 Hình 3.18. Mạng nơron nhiều lớp truyền thẳng ..................................................... 40 Hình 3.19. Mạng nơron hồi quy một lớp ............................................................... 41 Hinh 3.20. Mạng nơron hồi quy nhiều lớp ............................................................. 41 Hình 4.1. Quy trình của một hệ thống xử lý nước thải .......................................... 55 Hình 4.2. Quy trình công nghệ xử lý nước thải ..................................................... 61 Hình 5.1. Sơ đồ hóa của 1 khâu đại diện trong hệ thống xử lý nước thải .............. 64 Hình 5.2. Phân loại các công cụ mô hình hóa. ....................................................... 65 Hình 5.3. Hướng lựa chọn các kỹ thuật mô hình hóa cho các hệ thống ................ 66 Hình 5.4. Các bước phát triển mô hình .................................................................. 70 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn -9- Hình 5.5. Giao diện ứng dụng mạng nơron............................................................ 75 Hình 5.6. Phân chia số liệu đã thu thập được......................................................... 76 Hình 5.7. Sơ đồ mạng nơron 3 lớp ......................................................................... 79 Hình 5.8. Sơ đồ công nghệ hệ thống xử lý nước thải............................................. 82 Hình 5.9. Diễn biến sai số MAE cực tiểu theo số lần lặp của NatSteel Vina. ....... 83 Hình 5.10. Tối ưu hóa quá trình luyện mạng của NatSteel Vina ........................... 84 Hình 5.11. Tối ưu hóa quá trình kiểm chứng mạng của NatSteel Vina ................. 85 Hình 5.12. Quá trình luyện mạng của “LM15Trained” của NatSteel Vina. .......... 86 Hình 5.13. Quá trình kiểm chứng mạng của “LM15Sim” của NatSteel Vina. ...... 87 Hình 5.14. Lưu đồ điều chỉnh DO.......................................................................... 90 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn - 10 - DANH MỤC CÁC BẢNG Trang Bảng 4.1. Phân bố và dạng của nước trên trái đất.................................................. 52 Bảng 5.1. Các thuật ngữ của mạng nơron và mô hình thống kê ............................ 67 Bảng 5.2. Số liệu dùng để luyện mạng của nhà máy NatSteel Vina...................... 97 Bảng 5.3. Số liệu dùng để kiểm chứng mạng của nhà máy NatSteel Vina. ........ 101 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn - 11 - BẢNG GIẢI THÍCH TÓM TẮT MỘT SỐ THUẬT NGỮ Thuật ngữ Ý nghĩa Gọi đầy đủ là mạng nơron nhân tạo, là một thuật ngữ của trí Mạng nơron thông minh nhân tạo. Nó gồm một mạng tính toán được liên kết từ rất nhiều đơn vị tính toán đơn giản gọi là nơron đơn vị. Học Quá trình tiếp nhận, phân tích và vận dụng Thông số đầu vào Các thông số đầu vào và thông số vận hành của hệ thống. Thông số đầu Các số liệu đầu ra của hệ thống, biểu thị chất lượng đầu ra của nước sau khi xử lý. ra Dữ liệu luyện Là một phần của số liệu thu thập được, thường chiếm 70% mạng tổng số liệu thu thập, sử dụng cho quá trình luyện mạng. Dữ liệu đánh Là một phần của số liệu thu thập được, thường chiếm 30% giá độ chính tổng số liệu thu thập, dùng để kiểm chứng khả năng tổng quát xác của mạng hóa của mô hình cũng như khả năng dự báo của chúng. kích Là hàm cơ bản của một nơron đơn vị, có khả năng xấp xỉ Hàm hoạt những hàm phi tuyến phức tạp của mạng nơron. Có vai trò như các tham số trong các mô hình đa thức, là nơi Trọng số mà mạng nơron lưu giữ thông tin về mối liên hệ giữa đầu vào và đầu ra của hệ thống mà nó học được trong quá trình luyện. Là quá trình điều chỉnh các trọng số sao cho nó có thể mô tả Luyện mạng được tốt nhất mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra với một sai số cho trước. Thế hệ luyện Kiểm mạng chứng Số lần lặp lại của quá trình luyện để điều chỉnh các trọng số của mạng. Là quá trình kiểm tra khả năng dự báo của mạng đã được luyện với một tập dữ liệu hoàn toàn độc lập. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn - 12 - Hàm sai số Sai số Là cách tính cộng gộp lỗi của các đơn vị trong mạng, đây cũng là tiêu chí của quá trình luyện mạng. Là sai số giữa giá trị tính toán bằng mô hình và giá trị đo đạc trong thực tế. Là cách gọi khác của kiểm chứng mạng, là quá trình tính toán Mô phỏng các giá trị đầu ra bằng các thông số đầu vào với mạng đã luyện được. Tối ưu hóa mạng Là quá trình lặp liên tục để chọn được mạng có cấu trúc và chứa các trọng số tốt nhất để mô phỏng các tập số liệu kiểm chứng. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn - 13 - CHƢƠNG I GIỚI THIỆU CHUNG 1.1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI Sự phát triển không ngừng của khoa học công nghệ làm xuất hiện các đối tượng điều khiển có độ phức tạp ngày càng tăng. Khoa học phức hợp (Complexity science) là môn khoa học nghiên cứu về các hệ thống phức hợp. Nói đơn giản, một hệ thống là phức hợp nếu nó chứa nhiều thành phần con tương tác với nhau và nếu hệ thống đó lại biểu hiện những tính chất, những lối hành xử (behavior) mà chúng ta không thể suy ra một cách hiển nhiên từ tương tác của những thành phần cấu thành nó. Yêu cầu thực tế đặt ra là phải điều khiển các hệ thống động ngày càng phức tạp trong điều kiện ngày càng quan tâm tới các yếu tố bất định cũng như đòi hỏi chất lượng điều khiển ngày càng cao. Các vấn đề trên không thể được đáp ứng một cách trọn vẹn và đồng thời nếu chỉ dùng các lý thuyết điều khiển kinh điển sẵn có. Đây chính là động lực cho sự ra đời của hàng loạt các lý thuyết điều khiển hiện đại, hứa hẹn một hướng giải quyết triệt để các bài toán điều khiển phi tuyến phức tạp[3]. Trong thời gian gần đây, mạng nơron đã thâm nhập vào nhiều lĩnh vực khác nhau chẳng hạn như: trong y học phân tích và phát hiện tế bào ung thư, phân tích và hiển thị điện tâm đồ, chuẩn đoán bệnh, xử lý hình ảnh y học; trong công tác dự báo mô phỏng các hệ thống vĩ mô; các bài toán nhận dạng {[7],[9],[2]}; trong phân tích dự báo tài chính[23], kinh tế, thị trường chứng khoán,…Các nghiên cứu về mạng nơron được bắt đầu từ những năm 40 nhưng mãi đến những năm 80 thì mới được nghiên cứu với quy mô rộng rãi và trở thành công cụ hữu ích. Mạng nơron bắt chước cơ chế “học” của bộ não người, mạng nơron “học” các hành vi của hệ thống từ các dữ liệu đầu vào và đầu ra của hệ thống đó. Mạng nơron có khả năng tổng quát hóa tốt. Chính khả năng “học” và khả năng tổng quát hóa tốt này cho phép mạng nơron mô tả có hiệu quả các mối quan hệ phi tuyến phức tạp, các vấn đề thay đổi theo thời gian và đặc biệt là trong điều kiện nhiễu. Các hệ thống phức hợp thường được đặc trưng bởi một số các biến lớn, các tính chất không chắc chắn, phi Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn - 14 - tuyến. Do đó mạng nơron sẽ giải quyết được những hạn chế còn tồn tại trong các lý thuyết điều khiển kinh điển. Hiện nay, vấn đề xử lý nước thải đã xây dựng một số lý thuyết tính toán song còn ở mức độ đơn giản, điều kiện tính toán thường là lý tưởng hóa và kết quả thu được chỉ mang tính chất gần đúng, ước lượng mà chưa sát với kết quả thực. Lý do là bản chất của quá trình rất phức tạp, hiệu quả của mỗi khâu xử lý phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố mà không thể xét hết được. Thêm vào đó là chất lượng nước thải và điều kiện môi trường chứa đựng những thông số rất khó kiểm soát. Hay nói cách khác, bài toán xử lý nước thải được xem là một hàm phức hợp của các thông số đầu ra với các thông số đầu vào và các thông số vận hành, chưa có một mô hình toán học mô tả đầy đủ các mối liên hệ đó[11]. Trong trường hợp này, ứng dụng nơron nhân tạo mô hình hóa hệ thống xử lý nước thải là một (trong những khả năng) hướng đi cần thiết. Đây cũng là lý do tác giả lựa chọn đề tài nghiên cứu này với hy vọng bước đầu đưa ứng dụng mạng nơron nhân tạo vào mô hình hóa hệ phức hợp và cụ thể là bài toán xử lý nước thải. Nghiên cứu cũng hy vọng phát triển một hướng đi mới cho mô hình hóa trong kỹ thuật ứng dụng tại Việt Nam. 1.2. Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI  Ý nghĩa khoa học: Kết quả nghiên cứu của đề tài sẽ góp phần bổ sung phương pháp giải quyết cũng như cách tiếp cận bài toán mô hình hóa và điều khiển hệ phức hợp.  Ý nghĩa thực tiễn: Kết quả nghiên cứu của đề tài là cơ sở để giải quyết một số bài toán điều khiển hệ phức hợp cụ thể ứng dụng mạng nơron. Các mô hình ứng dụng để dự báo đầu ra cho các hệ thống xử lý nước thải hiện nay hầu hết là của nước ngoài với giá thành rất cao. Do đó, việc sử dụng công cụ này thành công sẽ giảm bớt chi phí rất đáng kể. 1.3. MỤC ĐÍCH CỦA ĐỀ TÀI Đề tài được thực hiện với các mục tiêu xác định như sau:  Tìm hiểu và tiếp cận về hệ phức hợp Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn - 15 -  Nghiên cứu khả năng ứng dụng của mạng nơron nhân tạo xây dựng mô hình và mô phỏng hệ phức hợp và cụ thể ở đây là bài toán xử lý nước thải. 1.4. NỘI DUNG THỰC HIỆN Với các mục tiêu trên, luận văn thực hiện những nội dung sau:  Chương 1. Giới thiệu chung  Chương 2. Tổng quan về hệ phức hợp: Chương này sẽ giới thiệu một cách tổng quát hệ phức hợp, qua đó nêu được vị trí và tầm quan trọng của mạng nơron nhân tạo.  Chương 3. Tổng quan về mạng nơron nhân tạo: Trong phạm vi có hạn, luận văn sẽ trình bày một cách cô đọng nhất phần lý thuyết cơ bản cũng như các thuật toán của mạng nơron.  Chương 4. Giới thiệu về hệ thống xử lý nước thải: Trong chương này, tác giả sẽ đề cập đến quy trình cũng như công nghệ xử lý nước thải hiện nay.  Chương 5. Giải bài toán phức hợp cụ thể đó là ứng dụng mạng nơron mô hình hóa hệ thống xử lý nước thải: Chương này trình bày quá trình xây dựng chương trình ứng dụng mạng nơron trên nền ngôn ngữ Matlab để tính toán đầu ra cho hệ thống xử lý nước thải.  Cuối cùng là kết luận và kiến nghị. 1.5. Phƣơng pháp nghiên cứu  Nghiên cứu lý thuyết: Nghiên cứu sách, giáo trình, bài báo, báo cáo khoa học, luận văn và các tài liệu liên quan.  Tìm hiểu các công cụ mô phỏng  Kiểm nghiệm và đánh giá kết quả dựa trên mô hình mô phỏng. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn - 16 - CHƢƠNG II TỔNG QUAN VỀ HỆ PHỨC HỢP 2.1. ĐỊNH NGHĨA Khoa học phức hợp (Complexity science) là môn khoa học nghiên cứu về các hệ thống phức hợp. Nói đơn giản, một hệ thống phức hợp là hệ thống chứa nhiều thành phần con tương tác với nhau và nó biểu hiện những tính chất, những lối hành xử mà chúng ta không thể suy ra một cách hiển nhiên từ tương tác của những thành phần cấu thành nó[3]. Hình 2.1. Bản đồ trực quan tổ chức khoa học hệ thống phức hợp Những hệ thống động học nằm ngoài trạng thái cân bằng và có tính phi tuyến (phi tuyến có nghĩa là đầu ra không tỷ lệ thuận với đầu vào, ví dụ hàm x là tuyến tính còn hàm x 2 là phi tuyến) mới là những hệ thống quan trọng trong vũ trụ. Những hệ thống phức hợp như: kinh tế, thị trường chứng khoán, khí hậu thời tiết, xã hội các sinh vật, động đất, giao thông, các sinh vật và xã hội của chúng, môi trường, các dòng chảy cuộn xoáy, dịch bệnh, hệ miễn dịch, động học các dòng sông, trượt đất, các sắc tố trên bộ lông động vật, nhịp đập của tim…Như vậy, có thể sẽ không có một lý thuyết đơn giản cho các hệ thống phức hợp. Tuy nhiên, chúng ta có thể Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn - 17 - phân loại chúng và xếp chúng thành nhóm để nghiên cứu.(nhờ những công cụ tương tự) Việc nghiên cứu các hệ thống phức hợp đòi hỏi một sự tổng hợp liên ngành. Những công cụ vật lý sẽ hữu ích cho việc nghiên cứu các hệ sinh học, xã hội và ngược lại. Đặc trƣng quan trọng nhất của hệ phức hợp là gì? Đó là hiện tượng đột sinh. Hiện tượng đột sinh là hiện tượng xuất hiện những quy luật, những hình thái, những trật tự mới từ hiệu ứng tập thể của các tương tác giữa các thành phần trong hệ thống. Như vậy, các hiện tượng đột sinh không phải là một tính chất nội tại của các thành phần con mà là những tính chất của hệ thống được xét một cách toàn cục. - Minh họa thứ nhất là nhiệt độ và các định luật về chất khí - các khái niệm này vô nghĩa nếu ta chỉ xét một phần tử, chúng chỉ có ý nghĩa đối với một hệ nhiều phần tử. - Minh họa thứ hai là tổ chức quần thể loài kiến. Mỗi con kiến chỉ hành động theo những quy tắc nhất định nhưng toàn thể xã hội loài kiến lại hành động theo những quy tắc đột sinh biểu hiện một trật tự cao. Hiện nay, các nhà khoa học xã hội và tin học đang nghiên cứu hiện tượng tự tổ chức của xã hội loài kiến mong tìm ra những áp dụng khả dĩ cho xã hội chúng ta. - Một minh họa thứ ba là hiện tượng ùn tắc giao thông. Mỗi cá nhân tham gia giao thông có một kế hoạch riêng cho hành trình của mình, song nhiều cá nhân tham gia giao thông lại dẫn đến ùn tắc là một hiện tượng đột sinh không phụ thuộc vào kế hoạch của từng cá nhân. Những ví dụ tinh tế hơn là “ý thức”, “sáng tạo”, hiện tượng đột sinh của hệ tế bào thần kinh. Người ta thường nói: toàn cục lớn hơn tổng cơ học các thành phần để biểu diễn hiện tượng đột sinh. Vũ trụ chứa nhiều tầng lớp phức hợp liên quan đến nhau: thiên hà, thái dương hệ, các hành tinh, hệ sinh thái, sinh vật, tế bào, nguyên tử. Ta có những định luật riêng cho các tầng lớp phức hợp, các định luật đó là phổ quát đối với mỗi tầng phức hợp. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn