Fuzzy műveletekből felépített neurális hálózatok vizsgálata

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Kóczy László Tamás
Távközlési és Médiainformatikai Tanszék

A mesterséges ideghálózatok az elméleti és az alkalmazott kutatások terén gyorsan fejlődnek 1980 óta.

A jobb modell elérése érdekében a kutatók sok munkát végeztek a hálózati struktúrán, algoritmusokon, neuronokon stb.

A fuzzy flip-flop nemlineáris tulajdonságokat biztosít, ami alkalmassá teszi az aktiválási funkció számára, hogy a fuzzy funkciókat a hálózatba hozza. Az ANN-n alapuló fuzzy műveletek nem nagyon gyorsak a konvergenciában. Azonban ezek a modellek szilárdak, és kiküszöbölik a túlhajszolás problémáját. A fuzzy flip-flop tulajdonsága szerint a fuzzy flip-flop (F3) használható a neurális hálózat aktiválási funkciójának létrehozására.

Ebben a tanulmányban egy közös, aktiváló funkciókkal és fuzzy flip-flop-szal épül a Trigonometrikus fuzzy művelet alapján. Miután a hálózatot LM-vel edzettük, hasonlítsuk össze a különböző aktiválási funkciókkal kapott modell eredményeit, és végezzünk elemzést. Ezután alkalmazza a modellt a piezo-rezisztív nyomásérzékelő interferenciaáramának objektív paraméterére gyakorolt ​​hatásának csökkentésére.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.