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 57 z 67
«
Vámi hledaný text obsahuje tato stránku dokumentu který není autorem určen k veřejnému šíření.
»
Jak získat tento dokument?
Poznámky redaktora
Åbo Akademis tryckeri, Åbo, ESF
Series A:443, 1995. [cit. Fuzzy Neural Network Theory and Application. Pte.naun. Neuronové sítě Ostrava, 2002. Fusion Neural Networks, Fuzzy Systems and
Genetic Algorithms: Industrial Applications. ISBN 0-262-11212-4., ELHENNAWY, A.org/journals/circuitssystemssignal/2008., 376 ISBN 981-238-786-2.
[3] MACLEOD, Christopher. Ltd. The MIT Press, 1996. Studijní materiály pro distanční
kurz: Neuronové sítě Ostravská univerzita Ostravě, Přírodovědecká fakulta. Neural Fuzzy Systems.
Speech Recognition using Wavelet Transform Establish Fuzzy Inference
System through Substractive Clustering and Neural Network (ANFIS). Adaptive Neuro Fuzzy Inference System
(ANFIS) with Error Backpropagation Algorithm using Mapping Function. Number A08,
s.
IEEE TRANSACTIONS SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS [online].
International Journal Artificial Intelligence., ELSEHELY, E.C.
[4] MACLEOD, Christopher. 2012-04-11]. 2012-04-15].
Dostupný http://ece. Introduction Practical Neural Networks and
Genetic Algorithms For Engineers and Scientists, 2004.ir/Classpages/S86/ECE406/Papers/ANFIS.; MARTIN, N.ac. issue [cit. issue 414-419.
1993, vol.
[11] KASABOV, Nikola Foundations Neural Networks, Fuzzy Systems, and
Knowledge Engineering. Introduction Practical Neural Networks and
Genetic Algorithms For Engineers and Scientists, 2004., 2004.
INTERNATIONAL JOURNAL CIRCUITS, SYSTEMS and SIGNAL
PROCESSING [online].
[12] ELWAKDY, M. Chapter An
introduction Neural Networks, 1-5.
[6] FULLÉR, Robert.48
REFERENCES
[1] VIERA, J.M.
[7] LIU, Puyin; LI, Hongxing. MOTA, Neuro-Fuzzy Systems: Survey.
[10] RAHMAT, Basuki; JOELIANTO, Endra.
[5] JAIN, L.
[2] MACLEOD, Christopher.pdf
. 2008, vol. Series
in Machine Perception and Artificial Intelligence Vol.ut. Chapter Artificial
Neural Networks, 6-15.
[8] FULLÉR, Robert. Autumn 2008, Vol., ELTOKHY, M.
Dostupný http://www. 59, World Scientific
Publishing Co. ISSN
1109-2777. 3-8. ISSN 1998-4464. 23, no. April 2004, vol.
[9] VOLNÁ, Eva., 289 ISBN 3-
7908-1256-0. CRC Press, CRC Press LLC, 1998.M. WSEAS
TRANSACTIONS SYSTEMS. Introduction Practical Neural Networks and
Genetic Algorithms For Engineers and Scientists, 2004. ISSN 0974-0635. Advances Soft
Computing Series, Springer-Verlag, Berlin/Heildelberg, 2000.,
368 ISBN 0849398045., DIAS, F. Chapter The Back
Propagation Algorithm, 16-27.htm
[13] JANG, Jyh-Shing ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System. Introduction Neuro-Fuzzy Systems., 249 ISBN 951-650-624-0, ISSN 0358-5654
