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題 名 | 以類神經網路建立區間迴歸分析法 |
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作 者 | 孫德萱; | 書刊名 | 東南學報 |
卷 期 | 22 1999.12[民88.12] |
頁 次 | 頁83-97 |
分類號 | 312.2 |
關鍵詞 | 類神經網路; 性線迴歸; 最小區間法; Neural network; Interval regression; Minimum zone method; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 隨著類神經網路( Neural Network )電腦的進展,發展以類神經網路來求解各 問題的需要變得越來越有其必要性。曲線參數的決定是近似與插值過程中的一個基本問題。 而本文的目的是發展一個演算法來求解最小區間( Minimum Zone )問題。於本文中,運用 一網路結構經適當線性化且具有一偏斜( Bias )為區間數( interval )之類神經元( Neuron )的類神經網路, 配合適當的代價函數( Cost Function )及最小均方( Least Mean Squares )學習演算法來執行區間迴歸( Interval Regression )分析,求解最小區 間問題。而網路之輸入類神經元的輸出函數經過適當的選擇,使本文所發展的類神經網路區 間多項式( Interval Polynomial )迴歸方法,可適用於具有複雜的限制條件的問題中。 |
英文摘要 | The goal of this paper is to develop an accurate, efficient, and robust algorithm for the minimum zone straightness and flatness. In this paper, we use an interval bias adaptive linear neural network (NN) structure together with Least Mean Squares (LSQ) learning algorithm, and an appropriate cost function to carry out the interval regression analysis. The interval regression method by NN developed in this paper is applicable in the linear regression analysis which has a complicated constraint, and where the LSQ method can not be used. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。