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題 名 | 依範例學習模式應用於水文資料延伸之研究=A Study of Applying Exemplar-Based Learning Model to Hydrological Data Extension |
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作 者 | 陳莉; 黃明德; | 書刊名 | 臺灣水利 |
卷 期 | 47:2=186 1999.06[民88.06] |
頁 次 | 頁64-71 |
分類號 | 443 |
關鍵詞 | 依範例學習模式; 人工智慧; 超矩形; 流量延伸; Exemplar-based learning model; Artificial intelligence; Hyper-rectangle; Streamflow extension; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 本研究提出一種新的依範例學習模式,以鄰近站來延伸測站的流量資料, 此模式 屬於人工智慧領域, 基於從範例中學習之理論,主要概念是將歷史資料儲存於歐氏 n 維空 間,然後繁衍成為超矩形,而所謂的學習程序是在加入新資料時不斷的修正參數值,故不但 具有彈性且可節省記憶體,在結果方面顯示其優越的表現且展現了模式對水文資料分析的高 效率。 |
英文摘要 | The main purpose of this paper is to present a new exemplar-based learning model and apply it to extend the flow records according to the nearby streamflow stations. This model belongs to artificial intelligence domain, which is based on a theory of learning from examples. The main concept of this model is seeding history data in Euclidean nspace as exemplars, then generalizing them into hyper-rectangles. The learning procedures can dynamically adjust new examples. So this model is a flexible and memory-saving method. The results show that the model has excellence performance and demonstrate the power and efficiency of the model for the hydrological data analysis. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。