Giải bài toán thủy lực hỗn hợp bằng công nghệ mạng Nơ ron tế bào (Cellunar Neural Network - CNN)

Vũ Đức Thái Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 58(10): 45 - 49

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn

GIẢI BÀI TOÁN THỦY LỰC HỖN HỢP BẰNG CÔNG NGHỆ MẠNG

NƠ RON TẾ BÀO (CELLULAR NEURAL NETWORK – CNN)

Vũ Đức Thái*

Khoa Công nghệ thông tin – Đại học Thái Nguyên

TÓM TẮT

Công nghệ mạng nơ ron tế bào là một kiến trúc tính toán song song tốc độ cao có thể

giải quyết những bài toán tính toán khoa học phức tạp mà máy tính PC khó có thể thực

hiện hiệu quả. Bài toán thủy lực hỗn hợp (1D+2D) kết nối hệ thống thủy lực một chiều và

nhiều chiều mô tả một vùng hồ, vùng vịnh với một số con sông có dòng chảy đổ vào. Mô

hình toán học của bài toán này là hệ phương trình đạo hàm riêng phức tạp. Bài báo này

giới thiệu việc ứng dụng mạng nơ ron tế bào vào việc giải hệ phương trình mô tả bài

toán. Nội dung bài báo gồm 6 phần. Phần 1 giới thiệu; phần 2 nêu khái quát về CNN;

phần 3 giới thiệu bài toán thủy lực hỗn hợp; phần 4 mô phỏng kết quả; phần cuối kết luận

và đánh giá.

Từ khóa: Phương trình Saint venant (1D+2D), mạng nơ ron tế bào, phương trình thủy lực

hỗn hợp.

*

1. GIỚI THIỆU

Mạng nơ ron tế bào là một mô hình tính toán

song song của ma trận các chip gần giống

mạng nơ ron chỉ khác là liên kết giữa các chip

là liên kết cục bộ. Mô hình toán học ổn định

có thể thực thi trên các chíp công nghệ cao

VLSI được L. O. Chua và L. Yang đưa ra

năm 1988. Từ đó máy tính CNN-UM đã được

chế tạo thử nghiệm và đưa ra thị trường từ

năm 1993[1,2]. Chúng có thể xử lí được tín

hiệu số hoặc tương tự, việc xử lí thông qua

các Template (A, B, z) trong phương trình

trạng thái.

Với tốc độ và khả năng tính toán song song

của CNN việc giải phương trình vi phân mô tả

các quá trình lí, hóa cho ta kết quả trong thời

gian rất nhanh (bằng thời gian quá độ của

mạch điện) nên rất thích hợp với nhu cầu xử

lí thời gian thực là những bài toán hiện nay

máy tính PC không đáp ứng được. Bài báo

này giới thiệu việc áp dụng CNN vào bài toán

giải phương trình Saint venant 1D + 2D.

* Vũ Đức Thái, Tel: 0985158998 ,

Email: [email protected]

2. CÔNG NGHỆ MẠNG NƠ RON TẾ BÀO

Cấu trúc của CNN như trong hình 1. Mỗi tế

bào chỉ liên kết với các tế bào láng giềng xác

định bởi bán kính ảnh hưởng r, (r là số tự

nhiên). Nếu r=1, hệ CNN có dạng 3x3 tế bào

và có 8 láng giềng; r = 2 dạng 5x5 có 24 láng

giềng; r = 3 dạng 7x7 có 48 láng giềng.

Hình 1.

(a) Cấu trúc ma trận các tế bào, hình vuông

màu là tế bào hiện thời C(I,j), hình vuông

trắng là các láng giềng C(k,l) ở đây có 8 láng

giềng; hình tròn là các tế bào trong hệ;