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.

Strana 8 z 67

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

Více info o tomto dokumentu zde!

Jak získat tento dokument?

Poznámky redaktora

..............................................7 Fig.................. 5. 2....................36 ..................................................2 standard ANFIS architecture ([10])...... 3...........................1 Neural network with one inner neural layer ([9]) . 6..........7 Threshold and Sigmoid function ([3]).......4 Fig..................................................... 2.........................23 Fig...... 2...................................5 Total error for network ([4])................................................3 The action potential ([2]).30 Fig............5 neural net with simple processors connected together ([2]).................. 2..................... 3......................................26 Fig............. 7........................2 Gradient method ([4]) ..................................................................................................6 Fig..................................................................... 5................................15 Fig.........20 Fig...........................................4 The backward pass ([10]).............2 The second model fuzzy neural network ([8]).................20 Fig....... 2......................... 2..... 4......................... 4....35 Fig.............LIST FIGURES Fig.....................................................................1 Flow chart the Neural Network ...................................................................................6 basic artificial neuron ([3]) ....... 3.................16 Fig................9 Fig............3 The forward pass (based [10])............................14 Fig....24 Fig...........................5 Fig.............2 Flow chart ANFIS .............. 3............................ 5.............. 2....................4 The first correctly working algorithm ([4])..........12 Fig.................1 two-input first-order Sugeno fuzzy model ([10])............................................... 5............3 Fig..............................1 biological neuron ([2])..................4 The synapse ([2])...............1 The Hamming window .....................2 Fig...... 7................2 Body function control neurons ([2]).................................................................................1 The first model fuzzy neural network ([8]).3 Berenji´s ARIC architecture ([8])..............................6 Fig.............. 4.......................................3 The first four letters the alphabet ([4])............................................................23 Fig...19 Fig.............................. 3

---

---