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 59 z 67

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

Jak získat tento dokument?






Poznámky redaktora
50 LIST SYMBOLS, ABBREVIATIONS AND VARIABLES ANN Artificial Neural Net MPL Multi-Layer Perceptron ARIC Approximate Reasoning Based Intelligent Control AEN Action-State Evaluation Network ASN Action Selection Network FIS Fuzzy Inference System ANFIS Adaptive Neuro Fuzzy Inference System LSE Least-Squares Estimator EBP Error Backpropagation DCT Discrete Cosine Transformation MFCC Mel-frequency cepstral coefficients