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(MATLAB을 이용한)지능정보시스템

(MATLAB을 이용한)지능정보시스템 (Loan 74 times)

Material type
단행본
Personal Author
문경일 이현엽, 저
Title Statement
(MATLAB을 이용한)지능정보시스템 / 문경일 ; 이현엽 공저
Publication, Distribution, etc
서울 :   아진,   2003  
Physical Medium
v, 612 p. ; 26 cm + 전자 광디스크 (CD-ROM) 1매
ISBN
8957611037
General Note
색인수록  
부록: MATLAB 퍼지 논리 툴박스. 외  
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No. 1 Location Main Library/Education Reserves(Health Science)/ Call Number 006.3 2003b Accession No. 141028945 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.3 2003b Accession No. 121086167 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 3 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.3 2003b Accession No. 121086168 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 4 Location Centennial Digital Library/Stacks(Preservation4)/ Call Number 006.3 2003b Accession No. 111258311 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
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Contents information

Table of Contents

1.퍼지 논리의 기초 
1.1 보통 집합과 퍼지 집합 
1.2 퍼지집합의 연산 
1.3 집중화 및 팽창 
1.4 확장원리 
1.5 알파 수준집합 
연습문제 

2.퍼지 관계 및 퍼지수 
2.1 보통 관계와 퍼지 관계 
2.2 퍼지 관계의 합성 
2.3 퍼지 그래프 
2.4 퍼지수 
2.5 일반적인 소속 함수 
연습문제 

3.퍼지 추론 및 제어 
3.1 보통 및 퍼지 논리 
3.2 근사 추론 
3.3 언어적인 울타리의 적용 
3.4 퍼지 제어 시스템의 구성 
연습문제 

4.퍼지 알고리즘 
4.1 퍼지 규칙의 표준 형태 
4.2 다중 조건부와 결론부 
4.3 퍼지 관계식과 시스템 
4.4 퍼지 규칙의 실행 절차 
4.5 물탱크의 퍼지 제어 
연습문제 

5.신경망 기초 
5.1 인공 뉴런 
5.2 단층 신경망 
5.3 선형 분리 가능성 
5.4 다층 신경망 
연습문제 

6.역전파 신경망 
6.1 전달함수의 미분 
6.2 다층 신경망과 역전파 알고리즘 
6.3 문자인식 
연습문제 

7.연상, 경쟁 신경망 
7.1 인스타 학습 
7.2 아웃스타 학습 및 BAM 
7.3 경쟁 학습 
7.4 PNN 
7.5 RBF 네트워크 
7.6 GRNN 

8.신경망과 제어 시스템 
8.1 개요 
8.2 적응 신호처리 
8.3 적응 처리기와 신경망 
8.4 신경망 제어 
8.5 시스템 식별 

9.신경망의 수행과 선택 
9.1 신경망 훈련방법 
9.2 훈련 및 시험 데이터 선택 
9.3 과대 적합 

10.퍼지 시스템과 신경망 
10.1 퍼지 뉴런 
10.2 일반화된 퍼지 뉴런 
10.3 다층 퍼지 신경망 
10.4 퍼지 시스템에서 신경망 
10.5 신경망을 통한 퍼지 학습과 적응 
10.6 ANFIS 

11.유전자 알고리즘 
11.1 개관 
11.2 기존 최적화 기법과 유전자 알고리즘 
11.3 툴박스의 유전자 클래스 
11.4 툴박스 GEATbx의 구성과 활용 
11.5 함수 호출 트리와 적용 예 
11.6 함수 분류와 서식 

12.유전자 프로그래밍 
12.1 개관 
12.2 GPLAB의 구성과 기본 활용 
12.3 인자 
12.4 상태 변수 

부록 
A : MATLAB 퍼지 논리 툴박스 
B : ANN 기반의 제어 시스템 설계 
C : ANN 기반의 시스템 식별 
D : GEATbx 함수 
E : 기본 C++ 유전자 프로그램 
F : GPLAB 함수 그룹 
G : 기본 C++ 유전자 프로그래밍

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