第十章智慧型決策支援系統(tǒng)(編輯修改稿)
2024-11-03 12:45 本頁面
【文章內容簡介】 ?是一種以電腦來模擬人類腦神經細胞網路的科學 。 ?基因演算法 ?一種模擬人類基因演化的模型 。 ?案例推理 ?以案例為基礎的推理系統(tǒng) ， 可以收集解決舊問題的案例 ， 加以整理 ， 並用來找出解決未來問題的方法 。 決策支援系統(tǒng)與企業(yè)智慧 梁定澎 編著 智勝文化事業(yè)有限公司製作 圖 103 類神經網路的類神經元 Input Σ ui ai θi Wi1 Wi2 Win 轉換函數 Output 決策支援系統(tǒng)與企業(yè)智慧 梁定澎 編著 智勝文化事業(yè)有限公司製作 圖 104 單層感知機模型 lj Wj,i Oi lj Wj 輸入 輸出 Perceptron Network 輸入 輸出 Single Perceptron 決策支援系統(tǒng)與企業(yè)智慧 梁定澎 編著 智勝文化事業(yè)有限公司製作 倒傳遞網路學習模式 ?輸入層 ?由問題之自變數所構成 ， 將變數的資料輸入到類神經網路中進行計算 。 ?隱藏層 ?藉以表示輸入與輸出處理單元間之交互影響 ， 而隱藏層之層數 、 單元數目前並無標準方法可決定 ， 通常以試誤法 (trial and error)決定 。 ?輸出層 ?問題之因變數 ， 也是網路計算結果的輸出 。 決策支援系統(tǒng)與企業(yè)智慧 梁定澎 編著 智勝文化事業(yè)有限公司製作 圖 106 倒傳遞神經網路 模型 輸入層 輸出層 隱藏層 決策支援系統(tǒng)與企業(yè)智慧 梁定澎 編著 智勝文化事業(yè)有限公司製作 類神經網路應用基本步驟 ?蒐集足夠數量且輸入及輸出結果均已知的訓練案例 ，來訓練該神經網路 。 ?選定隱藏層的數量及各層中神經元的數量 。 ?選擇適當的轉換函數 ， 並決定學習率 (learning rate)及動力 (momentum)。 ?經長時間的學習調整 ， 直到其誤差的變化逐漸收斂為止 。 決策支援系統(tǒng)與企業(yè)智慧 梁定澎 編著 智勝文化事業(yè)有限公司製作 類神經網路在國內的應用 ?國內銀行業(yè)者 — 臺新銀行 ?醫(yī)學界 — 忠孝醫(yī)院 ?股市投資 決策支援系統(tǒng)與企業(yè)智慧 梁定澎 編著 智勝文化事業(yè)有限公司製作 類神經網路的優(yōu)點 ?類神經網路可以建構非線性的預測及分析模型 。 ?類神經網路有良好的推廣性 ， 對於未知的輸入亦可得到正確的輸出 。 ?類神經網路可以接受不同種類的變數作為輸入 ， 適應性強 。 ?類神經網路可因應新增案例而機動調整 。 決策支援系統(tǒng)與企業(yè)智慧 梁定澎 編著 智勝文化事業(yè)有限公司製作 類神經網路的缺點 ?類神經網路以逐漸趨近的方式更新鍵結數值與臨界門檻值 ， 計算量大 ， 相當耗費電腦資源 。 ?類神經網路的解有無限多組 ， 無法得知哪一組的解為最佳解 。 ?類神經網路訓練的過程中無法得知需
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