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.

Vydal: FCC Public s. r. o. Autor: Tamás Ollé

Strana 57 z 67

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

Jak získat tento dokument?






Poznámky redaktora
ut., ELTOKHY, M., ELSEHELY, E. Åbo Akademis tryckeri, Åbo, ESF Series A:443, 1995.; MARTIN, N. [8] FULLÉR, Robert.naun. Neural Fuzzy Systems.htm [13] JANG, Jyh-Shing ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System., 249 ISBN 951-650-624-0, ISSN 0358-5654. [cit. Pte. [12] ELWAKDY, M. issue [cit. 3-8. 59, World Scientific Publishing Co. International Journal Artificial Intelligence., ELHENNAWY, A. Introduction Neuro-Fuzzy Systems. Chapter An introduction Neural Networks, 1-5.48 REFERENCES [1] VIERA, J. IEEE TRANSACTIONS SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS [online]. Studijní materiály pro distanční kurz: Neuronové sítě Ostravská univerzita Ostravě, Přírodovědecká fakulta. April 2004, vol. Autumn 2008, Vol. [4] MACLEOD, Christopher. [10] RAHMAT, Basuki; JOELIANTO, Endra. [3] MACLEOD, Christopher. Dostupný http://www. Advances Soft Computing Series, Springer-Verlag, Berlin/Heildelberg, 2000., DIAS, F. 2008, vol. Fusion Neural Networks, Fuzzy Systems and Genetic Algorithms: Industrial Applications. Neuronové sítě Ostrava, 2002. Introduction Practical Neural Networks and Genetic Algorithms For Engineers and Scientists, 2004.ac. ISSN 1998-4464., 368 ISBN 0849398045. [5] JAIN, L. [9] VOLNÁ, Eva. ISSN 1109-2777. Series in Machine Perception and Artificial Intelligence Vol. Introduction Practical Neural Networks and Genetic Algorithms For Engineers and Scientists, 2004.C. 2012-04-11]. Ltd.org/journals/circuitssystemssignal/2008. Chapter The Back Propagation Algorithm, 16-27., 376 ISBN 981-238-786-2. [11] KASABOV, Nikola Foundations Neural Networks, Fuzzy Systems, and Knowledge Engineering., 2004. 1993, vol. MOTA, Neuro-Fuzzy Systems: Survey.M. [7] LIU, Puyin; LI, Hongxing. [2] MACLEOD, Christopher. ISSN 0974-0635. Chapter Artificial Neural Networks, 6-15. issue 414-419.pdf ., 289 ISBN 3- 7908-1256-0.M. WSEAS TRANSACTIONS SYSTEMS. Number A08, s. [6] FULLÉR, Robert. The MIT Press, 1996. Speech Recognition using Wavelet Transform Establish Fuzzy Inference System through Substractive Clustering and Neural Network (ANFIS). 23, no. Introduction Practical Neural Networks and Genetic Algorithms For Engineers and Scientists, 2004. INTERNATIONAL JOURNAL CIRCUITS, SYSTEMS and SIGNAL PROCESSING [online]. ISBN 0-262-11212-4.ir/Classpages/S86/ECE406/Papers/ANFIS. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) with Error Backpropagation Algorithm using Mapping Function. 2012-04-15]. Dostupný http://ece. Fuzzy Neural Network Theory and Application. CRC Press, CRC Press LLC, 1998