Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11455/74679
標題: 一以預測為基礎之遞迴式類神經模糊網路並用於時間序列辨識
A+Prediction-Based+Recurrent+Neural+Fuzzy+Network+for+Temporal+Sequence+Recognition
作者: 莊家峰
顧瑄峻
關鍵字: 遞迴式類神經網路;時間序列預測;軌跡辨識
出版社: 國立中興大學工學院;Airiti Press Inc.
Project: 興大工程學刊, Volume 14, Issue 2, Page(s) 115-122.
摘要: 
本文提出以TSK型遞迴式類神經模糊網路(TRNFN)作時間序列識。TRNFN本身為一遞回模糊網路,且是一系列後件部為TSK型的遞迴”如..則..”法則所發展而成。網路本身經由線上且同步的架構與參數學習所建構而成。TRNFN本身的性質使得它能夠處理與時間相關的資料,其中一個即是時間序列辨識問題。為了解決此辨識問題,我們採用樣本預測而非分類的技巧於TRNFN中。在此技巧中,一個TRNFN只負責學習一個序列的時序關係。每個TRNFN的誤差被用來作為辨識的判斷標準。為了驗證以TRNFN為基礎之辨識方法,我們以滑鼠的軌跡辨識作實驗,並得到一個不錯的結果。
URI: http://hdl.handle.net/11455/74679
ISSN: 1017-4397
Appears in Collections:第14卷 第2期
工學院

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