植基於 AdaBoost 之函數類神經模糊分類器設計

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題名:	植基於 AdaBoost 之函數類神經模糊分類器設計
作者:	游東霖李隆財林正堅
貢獻者:	電子工程系
關鍵詞:	線上學習分類器設計 AdaBoost 類神經模糊網路函數鏈結網路
日期:	2013
上傳時間:	2013-08-05 15:26:23 (UTC+8)
出版者:	台中;國立勤益科技大學
摘要:	為了有效提升分類問題的效能，本論文提出了兩種植基於AdaBoost的函數類神經模糊分類器(Functional Neural Fuzzy Classifier, FNFC)設計機制分別為增長式（AIFNFC）與固定式（AFFNFC）。AIFNFC即是根據訓練資料計算錯誤率而增長分類器，而AFFNFC則是自行設計分類器個數，再給予這些分類器權重產生。在實驗方面，以四大標竿分類問題（即：蝴蝶花分類、紅酒分類、乳癌分類與甲狀腺分類）來驗證，實驗結果證明：較諸於傳統的投票機制與單一函數類神經模糊分類器，本論文所提出的分類器設計機制能有效提升分類效能。
顯示於類別:	[電子工程系(所)] 【電子工程系所】博碩士論文

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