Klasifikace vzorů pomocí fuzzy neuronových sítí

| Kategorie: Diplomové, bakalářské práce  | Tento dokument chci!

Práce popisuje základy principu funkčnosti neuronů a vytvoření umělých neuronových sítí. Je zde důkladně popsána struktura a funkce neuronů a ukázán nejpoužívanější algoritmus pro učení neuronů. Základy fuzzy logiky, včetně jejich výhod a nevýhod, jsou rovněž prezentovány. Detailněji je popsán algoritmus zpětného šíření chyb a adaptivní neuro-fuzzy inferenční systém. Tyto techniky poskytují efektivní způsoby učení neuronových sítí.

Strana 43 z 67

Vámi hledaný text obsahuje tato stránku dokumentu který není autorem určen k veřejnému šíření.

Více info o tomto dokumentu zde!

Jak získat tento dokument?

Poznámky redaktora

7. The function returns the trained network. The weights are initialized with small random numbers. .1 and Fig.m This function implements the classical backpropagation algorithm for training the neural network. The network coefficients are updated each run many times as the number input-target pairs.m This function creates simple structure that contains the necessary information and weights each neuron input. The result returned as matrix, where the corresponding outputs are organized rows. This structure variable returned the function. Neural network simulation neteval. 7. Each row corresponds one input set. The number runs (training epochs) has be set manually.34 Neural network creation netinit. Neural network training netlearn.m This function calculates the output each neuron gradually each layer and, finally, the output the whole network for the given input sets.2) show the workflow the program where the first four blocks represents the training, while the last three parts the testing/evaluation part. The following figures (Fig

---

---