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
International Journal Artificial Intelligence. Ltd.
[6] FULLÉR, Robert.
[3] MACLEOD, Christopher., 249 ISBN 951-650-624-0, ISSN 0358-5654.
[11] KASABOV, Nikola Foundations Neural Networks, Fuzzy Systems, and
Knowledge Engineering. Series
in Machine Perception and Artificial Intelligence Vol.ut.
[2] MACLEOD, Christopher., ELHENNAWY, A. MOTA, Neuro-Fuzzy Systems: Survey.ir/Classpages/S86/ECE406/Papers/ANFIS. April 2004, vol. Chapter Artificial
Neural Networks, 6-15. Introduction Practical Neural Networks and
Genetic Algorithms For Engineers and Scientists, 2004. ISSN
1109-2777. Fusion Neural Networks, Fuzzy Systems and
Genetic Algorithms: Industrial Applications. 59, World Scientific
Publishing Co. issue [cit.
INTERNATIONAL JOURNAL CIRCUITS, SYSTEMS and SIGNAL
PROCESSING [online]. 2012-04-15]. Introduction Practical Neural Networks and
Genetic Algorithms For Engineers and Scientists, 2004. Number A08,
s.C. CRC Press, CRC Press LLC, 1998. Autumn 2008, Vol., ELTOKHY, M.
Speech Recognition using Wavelet Transform Establish Fuzzy Inference
System through Substractive Clustering and Neural Network (ANFIS)., 376 ISBN 981-238-786-2.
[7] LIU, Puyin; LI, Hongxing. [cit.M., DIAS, F.
IEEE TRANSACTIONS SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS [online].
[4] MACLEOD, Christopher.naun.M. Introduction Neuro-Fuzzy Systems. Studijní materiály pro distanční
kurz: Neuronové sítě Ostravská univerzita Ostravě, Přírodovědecká fakulta. 2012-04-11]. issue 414-419.
Dostupný http://www. Neural Fuzzy Systems. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System
(ANFIS) with Error Backpropagation Algorithm using Mapping Function., 289 ISBN 3-
7908-1256-0. Neuronové sítě Ostrava, 2002.org/journals/circuitssystemssignal/2008. 3-8. The MIT Press, 1996., 2004. 23, no.
[5] JAIN, L. Advances Soft
Computing Series, Springer-Verlag, Berlin/Heildelberg, 2000.48
REFERENCES
[1] VIERA, J. ISBN 0-262-11212-4. ISSN 1998-4464., ELSEHELY, E. 2008, vol. ISSN 0974-0635.ac.,
368 ISBN 0849398045.
[12] ELWAKDY, M.
[10] RAHMAT, Basuki; JOELIANTO, Endra.
1993, vol. Chapter An
introduction Neural Networks, 1-5. Chapter The Back
Propagation Algorithm, 16-27.; MARTIN, N.
[9] VOLNÁ, Eva. WSEAS
TRANSACTIONS SYSTEMS.
[8] FULLÉR, Robert.
Dostupný http://ece.pdf
. Pte. Introduction Practical Neural Networks and
Genetic Algorithms For Engineers and Scientists, 2004.htm
[13] JANG, Jyh-Shing ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System. Åbo Akademis tryckeri, Åbo, ESF
Series A:443, 1995. Fuzzy Neural Network Theory and Application
