![](images/graphics/blank.gif)
Mô hình mờ TSK
-
Nối tiếp nội dung phần 1, phần 2 cuốn giáo trình "Một số ứng dụng mạng nơron xây dựng mô hình nhận dạng và dự báo" trình bày các nội dung: Mạng nơron logic mờ TSK, một số ứng dụng mạng nơ ron trong nhận dạng và dự báo. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
84p
besfriend01
02-04-2023
6
4
Download
-
Mục tiêu nghiên cứu đề tài là nghiên cứu giải pháp tích hợp các kiểu khác nhau của tri thức với mô hình mờ TSK hướng dữ liệu (data-driven models) trích xuất từ máy học véc-tơ hỗ trợ cho bài toán dự báo hồi quy nhằm cải tiến hiểu quả của mô hình.
52p
tomjerry007
21-12-2021
37
7
Download
-
Mục tiêu nghiên cứu đề tài là tìm hiểu, tổng hợp, đề xuất và thực nghiệm một số giải pháp nhằm rút gọn, tối ưu hóa tập luật mờ TSK trích xuất được từ máy học véc- tơ hỗ trợ.
84p
tomjerry008
11-12-2021
22
7
Download
-
Mục tiêu nghiên cứu đề tài là nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo gia cổ phiếu dựa trên sự tích hợp mô hình mờ TSK hướng dữ liệu (data-driven models) trích xuất từ máy học véc-tơ hỗ trợ với tri thức tiên nghiệm.
58p
tomjerry008
11-12-2021
27
5
Download
-
Nghiên cứu này đề xuất một giải pháp trích xuất tập luật mờ TSK từ máy học véc tơ hỗ trợ, trong đó có kết hợp giải pháp phân cụm K-Means để rút gọn tập luật. Hiệu quả của giải pháp đề xuất được đánh giá thông qua các kết quả thực nghiệm và có sự so sánh với kết quả của một số thực nghệm trên mô hình khác.
7p
tomjerry008
11-12-2021
21
2
Download
-
Bài báo này tác giả nghiên cứu đế xuất và thực nghiệm một số giải pháp nhằm rút gọn, tối ưu tập luật mờ TSK trích xuất được nhưng vẫn đảm bảo hiệu quả dự đoán, dự báo của mô mình.
10p
tomjerry008
11-12-2021
12
1
Download
-
Trích xuất tập luật mờ TSK (Takagi-Sugeno-Kang) từ máy học véctơ hỗ trợ là một trong những hướng tiếp cận để xây dựng mô hình mờ cho các bài toán dự đoán, dự báo. Nghiên cứu đề xuất và thực nghiệm một số giải pháp nhằm rút gọn, tối ưu tập luật mờ TSK trích xuất được nhưng vẫn đảm bảo hiệu quả dự đoán, dự báo của mô hình.
8p
vijihyo2711
25-09-2021
17
2
Download
-
Ứng dụng cây quyết định để xây dựng mô hình phối hợp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim
Nội dung chính của bài viết này là đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng (độ chính xác) nhận dạng tín hiệu điện tim ECG (ElectroCardioGraphy), dựa trên việc sử dụng cây quyết định nhị phân (Binary Decision Tree) để phối hợp nhiều mô hình nhận dạng đơn là các mạng nơron kinh điển MLP (Multi Layer Perceptron), mạng nơron logic mờ TSK (Takaga-Sugeno-Kang), máy học vectơ hỗ trợ SVM (Support Vectơ Machines) và rừng ngẫu nhiên RF (Random Forest).
8p
quenchua10
18-01-2021
25
2
Download
-
Bài viết này đưa ra thuật toán cho phép trích xuất mô hình mờ TSK từ máy học véc tơ hỗ trợ mà còn đề xuất một giải pháp cho phép tối ưu hóa mô hình mờ nhận được thông qua việc điều chỉnh tham số ε.
5p
caygaocaolon9
04-01-2021
31
2
Download
-
Nội dung Bài giảng Mô hình, nguyên lý, kỹ thuật đảm bảo an ninh mạng nhằm trình bày các nội dung chính: các mô hình, nguyên lý đảm bảo an ninh mạng, phát hiện và chống xâm nhập trên mạng, bảo vệ hệ thống thông tin trên mạng, bảo vệ ứng dụng mạng.
61p
acc_12
01-04-2014
380
71
Download
-
Hệ mờ Ứng dụng của lý thuyết tập mờ và logic mờ, khi thông tin không đầy đủ, không chắc chắn, nhiễu, tri thức chuyên gia biểu diễn dạng ngôn ngữ tự nhiên, ranh giới các lớp đối tượng không rõ ràng, hệ thống phức tạp … Hệ mờ có các thành phần: - Mờ hoá - Tham số + cơ sở luật - Suy diễn mờ - Khử mờ Mộ số mô hình mờ - Mô hình mờ Mamdani, phần tiền đề và kết luận đều là các nhãn biểu diễn bởi tập mờ - Mô hình mờ TSK,...
3p
trinhvietnambk
29-05-2013
140
19
Download
CHỦ ĐỀ BẠN MUỐN TÌM
![](images/graphics/blank.gif)