Original title: Klasifikace vzorů pomocí fuzzy neuronových sítí
Translated title: Fuzzy Neural Networks for Pattern Classification
Authors: Ollé, Tamás ; Raida, Zbyněk (referee) ; Vágnerová, Jitka (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2012
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [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.
Keywords: adaptivní neuro-fuzzy inferenční systém; akční potenciál; algoritmus zpětného šíření chyb; fuzzy logika; fuzzy-neuronová síť; neuron; umělé neuronové sítě; action potential; adaptive neuro-fuzzy inference system; artificial neural networks; backpropagation algorithm; fuzzy logic; fuzzy neural network; neuron

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/5943

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-560281


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses