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