full2010.pdf - page 457

419
£µ¡š¸É
1 ˜´
ª°¥n
µŠŸ¨„µ¦šÎ
µœµ¥ „¦–¸
š¸É
˜o
°Š„µ¦ž¦´
Â˜n
Š‡n
µ Neural Network
Áª¨µÄœ„µ¦š—°Áž}
œ°´
œ—´
°Š¦°Š‹µ„ Fuzzy-PSO —´
Šœ´Ê
œÁœºÉ
°Š‹µ„ǦŠŠµœœ¸Ê
Áœo
œÄœž¦³·
š›·
£µ¡…°Š„µ¦
¡¥µ„¦–r
¦µ‡µžd
—Áž}
œ®¨´
„ šÎ
µÄ®o
ǦŠŠµœ‡¦´Ê
Šœ¸Ê
笼
°„ª·
›¸
Back Propagation Neural Network Áž}
œ˜´
ªÂš¸É
čo
Ĝ„µ¦
¡¥µ„¦–r
×¥‹´
—šÎ
µÄœ¦¼
žÂ…°ŠÃž¦Â„¦¤ž¦³¥»
„˜r
Î
µÁ¦È
‹¦¼
žœÁªÈ

ץĜ¦³œ¸Ê
Ÿ¼o
čo
Šµœµ¤µ¦™š¸É
‹³Á¨º
°„ž¦´
Â˜n
Š‡n
µ Neural network ŗo
Á°Š ¨³Á¨º
°„‹Î
µœªœª´
œš¸É
˜o
°Š„µ¦šÎ
µœµ¥
Ÿ¨Å—o
˜n
‹³¤¸
…o
°‹Î
µ„´
—Á¡¸
¥ŠÅ¤n
Á„·
œ 30 ª´
œ ×¥Ÿ¼o
čo
˜o
°ŠšÎ
µ„µ¦Á¨º
°„®»o
œš¸É
‹³Äo
šÎ
µœµ¥, ‹Î
µœªœª´
œš¸É
˜o
°Š„µ¦šÎ
µœµ¥,
‹Î
µœªœ Input Node, ‹Î
µœªœ¦°š¸É
‹³ Train ŗo
˜µ¤š¸É
˜o
°Š„µ¦Äœ„¦–¸
š¸É
Ÿ¼o
čo
¤¸
‡ªµ¤¦¼o
¡ºÊ
œ“µœÄœ„µ¦Äo
ǦŠ…n
µ¥
ž¦³µšÁš¸
¥¤Á¡ºÉ
°‹³Å—o
‡ªµ¤™¼
„˜o
°ŠÂ¤n
œ¥Î
µÄœ„µ¦šÎ
µœµ¥ Á¤ºÉ
°Ÿ¼o
čo
šÎ
µ„µ¦Á¨º
°„¨³„—ž»i
¤šÎ
µœµ¥¦µ‡µ®»o
œ „È
‹³
ž¦µ„’…o
°¤¼
¨Â¨³„¦µ¢š¸É
¦³Å—o
šÎ
µ„µ¦ª·
Á‡¦µ³®r
°°„¤µ Ÿ¨š¸É
ŗo
‹³Â—Š°°„¤µÁž}
ϫ
¨´
„¬–r
˜µ¦r
—´
Š£µ¡š¸É
1
¦»
žŸ¨Â¨³ª·
‹µ¦–r
„µ¦¡¥µ„¦–r
˜¨µ—®»o
œÃ—¥Äo
ǦŠ…n
µ¥ž¦³µšÁš¸
¥¤œ´
Áž}
œª·
›¸
®œ¹É
Š…°Š„µ¦ª·
Á‡¦µ³®r
šµŠÁš‡œ·
‡š¸É
ŗo
¦´

‡ªµ¤œ·
¥¤Â¡¦n
®¨µ¥¤µ„ ÁœºÉ
°Š‹µ„Áž}
œ˜´
ªÂš¸É
¤¸
‡ªµ¤¥º
—®¥»n
œ¼
Š µ¤µ¦™ž¦´
Â˜n
Š¡µ¦µ¤·
Á˜°¦r
ŗo
®¨µ„®¨µ¥Ä®o
Á®¤µ³¤„´
„µ¦¡¥µ„¦–r
Ĝ¦¼
žÂ˜n
µŠÇ œ°„‹µ„œ¸Ê
ǦŠ…n
µ¥ž¦³µšÁš¸
¥¤¥´
Š¤¸
„µ¦œÎ
µ…o
°¤¼
¨š¸É
Á„·
—…¹
Ê
œÄœ°—¸
˜¤µ
Á¦¸
¥œ¦¼o
Á¡ºÉ
°Äo
Î
µ®¦´
„µ¦¡¥µ„¦–r
‡n
µÄœ°œµ‡˜Å—o
°¸
„—o
ª¥ Šµœª·
‹´
¥œ¸Ê
‹¹
ŠÅ—o
Áœ°˜´
ªÂ Î
µ®¦´
¡¥µ„¦–r
®»
o
œ 1, 5, 7
¨³ 30 ª´
Ϭn
ªŠ®œo
µ ×¥˜´
ªÂœ¸Ê
Áž}
œ˜´
ªÂÃ‡¦Š…n
µ¥ž¦³µšÁš¸
¥¤ÂÁ¦¸
¥œ¦¼o
¡¦n
㬫
š¸É
¤¸
‹Î
µœªœ´Ê
œŽn
°œÁ¡¸
¥Š
´Ê
œÁ—¸
¥ª ¨³‹Î
µœªœÃ®œ—Äœ´Ê
œŽn
°œµ¤µ¦™„Î
µ®œ—Á°ŠÅ—o
Á¡ºÉ
°š¸É
‹³šÎ
µÄ®o
„µ¦¡¥µ„¦–r
Įo
‡n
µ‡¨µ—Á‡¨ºÉ
°œœo
°¥»
—
ץčo
…o
°¤¼
¨…°Š®»o
œš¸É
¤¸
„µ¦ŽºÊ
°…µ¥Äœ˜¨µ—®¨´
„š¦´
¡¥r
®n
Šž¦³Áš«Åš¥ Ĝn
ªŠže
¡»
š›«´
„¦µ 2551-2552 Î
µ®¦´

„µ¦ª´
—ž¦³·
š›·
£µ¡…°Š˜´
ªÂª´
—‹µ„‡n
µ°´
˜¦µ„µ¦šÎ
µœµ¥™¼
„¨‡n
µ‡ªµ¤Á¦È
ªš¸É
čo
Ĝ„µ¦Á¦¸
¥œ¦¼o
×¥Áž¦¸
¥Áš¸
¥„µ¦
¡¥µ„¦–r
…°Šš´Ê
Šµ¤˜´
ªÂ
1...,447,448,449,450,451,452,453,454,455,456 458,459,460,461,462,463,464,465,466,467,...2023
Powered by FlippingBook