Pattern Recognition by Artificial Neural Networks
博士 === 國立清華大學 === 工業工程與工程管理學系 === 96 === 型樣識別為一尋找資料結構的過程，並且試圖將資料分類成數各資料群體，以利於辨別資料的特性，其主要工作包含了因素/特徵分析、資料聚類與資料分群。類神經網路則是具有學習的特性，可透過學習的方法來擷資料型態；然而事實上，也有許多的資料在本質上具有不精確性與模糊性，用模糊類神經網路來進行模糊資料的型樣識別，便可獲得並掌握這些具有不精確性的資訊。 本論文的目的在探索明確與模糊資料的特性，尤其針對目前在型樣識別中存在的幾項主要議題提出討論、並提出解決的方法。本論文基於資料的特性分為兩大部分：第一部份針對明確資料的因素分析，首先...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Format: | Others |
| Language: | en_US |
| Published: |
2008
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| Online Access: | http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/40043183912470294803 |