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dc.contributor.author吳東明en_US
dc.contributor.authorWu, Dong-Mingen_US
dc.contributor.author孫春在en_US
dc.contributor.authorSun, Chun-Zaien_US
dc.date.accessioned2014-12-12T02:16:24Z-
dc.date.available2014-12-12T02:16:24Z-
dc.date.issued1995en_US
dc.identifier.urihttp://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#NT844394015en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11536/61215-
dc.description.abstract類神經網路和遺傳演算法是兩種很有名的智慧型計算模型。在相當多的研究領域中它 們都已經證實了它們的能力。在本文中,我們結合這兩項技術來解決圖形辨識問題。 生物學上,細菌會改變它們的基因表現來節省能量。根據這項觀察,我們結合這兩項 技術來解決圖形辨識問題。生物學上,細菌會改變它們的基因表現來節省能量。根據 這項觀察,我們結合一種新的方法叫條件式基因和遺傳演算法來達成類神經網路架構 的自我組織。我們應用這個方法來解決數字辨識問題。 Kohonen的自我組織特徵圖可以拓樸式的改變它的輸出節點。我們利用這個特性動態 的調整類神經網路的形狀並且發展一個新的辨證方法。在和條件式基因結合後,類神 經網路可以成功的辨識手寫數字。zh_TW
dc.language.isozh_TWen_US
dc.subject資訊zh_TW
dc.subject電腦zh_TW
dc.subject類神經網路zh_TW
dc.subject遺傳演算法zh_TW
dc.subject電腦科學zh_TW
dc.subjectINFORMATIONen_US
dc.subjectCOMPUTERen_US
dc.subjectINFORAMTIONen_US
dc.subjectCOMPUTER-SCIENCEen_US
dc.title演化式類神經網路結構發展與最佳化zh_TW
dc.titleEvolutionary Neural Network Development and Optimizationen_US
dc.typeThesisen_US
dc.contributor.department資訊科學與工程研究所zh_TW
Appears in Collections:Thesis