Název:
Klasifikace vzorů pomocí fuzzy neuronových sítí
Překlad názvu:
Fuzzy Neural Networks for Pattern Classification
Autoři:
Ollé, Tamás ; Raida, Zbyněk (oponent) ; Vágnerová, Jitka (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2012
Jazyk:
eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [eng][cze]
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.
This work describes the principle of operation of neurons and how they form artificial neural networks. The structure and the operation of neurons are thoroughly described and the most widely used algorithm for neuron training is shown as well as the basics of fuzzy logic including its advantages and disadvantages. This work fully describes the backpropagation algorithm and the adaptive neuro-fuzzy inference system. These techniques provide effective methods of neural network learning.
Klíčová slova:
action potential; adaptive neuro-fuzzy inference system; artificial neural networks; backpropagation algorithm; fuzzy logic; fuzzy neural network; neuron; adaptivní neuro-fuzzy inferenční systém; akční potenciál; algoritmus zpětného šíření chyb; fuzzy logika; fuzzy-neuronová síť; neuron; umělé neuronové sítě
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/5943