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以類神經網路為基礎之多層推論規則研究

李凱名; Li, Kai-Ming 孫光天; 資訊教育研究所 2001

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  • 題名:
    以類神經網路為基礎之多層推論規則研究
  • 著者: 李凱名; Li, Kai-Ming
  • 孫光天; 資訊教育研究所
  • 主題: 類神經網路; 模糊推論規則; 多層式推論規則; neural network; fuzzy inference rules; multistage inference rules
  • 描述: 模糊推論規則目前已成功且廣泛的使用在各領域，然而其原理仍屬於規則式運作，對於分佈雜亂且無法完整聚集性之樣本，則無法做到任意圖形之非線性切割。對於此限制，類神經網路則有很好的分辨能力，但是卻無法以推論規則的方式呈現。 故本研究擬以多層式類神經網路分辨樣本之原理，運用於推論規則，將傳統模糊理論方式，以多層式推論規則呈現，使其具有任意圖形之切割(分類)能力，達到更高的推論正確率。
    Fuzzy inference rules have been developed to a wide variety of applications successfully and popularly. However, the basic principle of the fuzzy inference rules is also obeyed the inference rules. It can not separate the patterns into any graph, when the patterns are distributed disorderly. The neural networks can separate any distributed patterns well, but it can not be presented by inference rules. In this study, We will design a multistage neural network for representing inference rules. In this way, the multistage inference rules can separate the patterns into non-linear segmentations with any graph, and the accuracy rate can be increased.
    碩士
  • 建立日期: 2001
  • 格式: 121 bytes
    text/html
  • 語言: 中文
  • 識別號: http://nutnr.lib.nutn.edu.tw/handle/987654321/4851
  • 資源來源: NUTN IR
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