【摘 要】
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调适性神经模糊推论系统(Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System;ANFIS)自从提出后,于分类或是数值预测问题的应用上均甚为广泛,然ANFIS虽可藉由其学习过程对于初始
【机 构】
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调适性神经模糊推论系统(Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System;ANFIS)自从提出后,于分类或是数值预测问题的应用上均甚为广泛,然ANFIS虽可藉由其学习过程对于初始输入的隶属函数进行调整,从而调整最适的模糊规则,但是从过往的研究中发现,初始的隶属函数之设定会影响其最后的预测准确度,因此本研究针对数值预测问题,拟经由Fuzzy C-means模糊分群法针对资料进行所属群集判读后,再藉由模糊侧影系数决定最适分群数,最后则基于信息扩散技术进行各群数据之初始模糊隶属函数之推算,能改善ANFIS对于数值预测问题之预测准确度.
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