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研究生:吳東朋
研究生(外文):Wu, Dong-Perng
論文名稱:演化式類神經網路結構發展與最佳化
論文名稱(外文):Evolutionary Neural Network Development and Optimization
指導教授:孫春在孫春在引用關係
指導教授(外文):Chuen-Tsai Sun
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:資訊科學學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1996
畢業學年度:84
語文別:中文
論文頁數:61
中文關鍵詞:類神經網路
外文關鍵詞:Neural Network
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類神經網路和遺傳演算法是兩種很有名的智慧型計算模型。在相當多的
研究領域中它們都已經證實了它們的能力。在本文中, 我們結合這兩項技
術來解決圖形辨識問題。生物學上, 細菌會改變它們的基因表現來節省能
量。根據這項觀察, 我們結合一種新的方法叫條件式基因和遺傳演算法來
達成類神經網路架構的自我組織。我們應用這個方法來解決數字辨識問題
。 Kohonen 的自我組織特徵
圖可以拓樸的改變它的輸出節點。我們利用這個特性來動態的調整類神經
網路的形狀並且發展一個新的辨識方 法。在和條件式基因結合後, 類神
經網路可以成功的辨識手寫數字。

Neural Networks and Genetic Algorithms are two kind of famous
Computational Intelligence Models. They have shown their
ability in many research domains. In this thesis, we combine
these two technologies to solve pattern recognition problems.
In biology, bacteria can change their expression of genes in
order to save energy. Based on this observation, we combine a
new approach called conditional genes with genetic algorithmsto
achieve neural network structure self-organization. We applythis
method to solve numerals recognition.
Kohonen's Self-Organizing Feature Maps can adapt the output
node topologically. We take advantages of this characteristic
to adapt the structure of neural networks dynamically and a
newrecognizing method is developed. After combining with
conditional genes, neural networks can successfully recognize
hand-written numerals.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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