ANFIS理論與組合模式之預測績效分析 | 私立大學五星教授網

ANFIS模式為結合前饋式類神經網路的監督式學習方法. – 代入訓練範例資料，比較真實輸出值與模式推估值之誤差，試圖求得. 誤差的最小平方和，使得模糊推論系統的所有 ...

ANFIS（Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System）是上世纪90年代提出的一种算法，是模糊推理与控制结合的一个早期工作。

ANFIS 為FIS 之延伸，Jang [14]提及其主要為結合類神經網路原理及模糊推論原理所建. 立之網路推論模型，為一具監督式之FIS，此特性符合本研究之需求故採用。此FIS 之網.

2019年10月23日 — 介绍自适应模糊推理系统（ANFIS）模型前，先简单说一下模糊推理系统（FIS）以及自适应网络。 FIS由五个功能模块组成： 1）包含若干模糊if-then规则的规则 ...

由 謝智成 著作 — 適應性網路模糊推論系統(adaptive. Network-Based Fuzzy Inference System , ANFIS)由. Jang 於1993年所提出[13]。ANFIS主要是以模糊推. 論系統為主體，使用IF-THEN規則來 ...

Neuro-Adaptive Learning and ANFIS. Suppose that you want to apply fuzzy inference to a system for which you already have a collection of input/output data ...

2021年1月26日 — ANFIS: Adaptive-Network-based Fuzzy Inference Systems简称自适应模糊圣经网络。 ANFIS是一种基于模糊推理的神经网络。依据对规则的判定方式不一样，常 ...

本研究之目的是應用適應性類神經模糊推論系統(ANFIS)模型與組合預測模型對觀光旅客數量、電力負載、能源消費等不同領域之資料作預測，同時驗證這兩種模型之預測績效。 本 ...

fis = anfis( trainingData ) generates a single-output Sugeno fuzzy inference system (FIS) and tunes the system parameters using the specified input/output ...