王慶豐;李俊賢;
頁: 413-450
日期: 2019/10
卷期: 26(4)
關鍵字: 複數模糊類神經;複數模糊集;特徵選取;粒子群最佳化演算法;遞迴最小平方法;
Keywords: complex neuro-fuzzy;complex fuzzy set;feature selection;particle swarm optimization;recursive least squares estimator;
摘要: 面對現今的國際化環境，投資已成為許多企業與人們的獲利方式，股票為此領域相當普遍的交易模式，但股價波動所牽涉層面廣泛，固然難以估計與預測，人工智慧中的深度學習即為當今預測的最佳工具之一。本研究提出一種新形態之複數模糊類神經分類模型（Complex Neuro-Fuzzy ...

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黃俊哲;何習銓;楊建民;
頁: 273-298
日期: 2007/01
卷期: 14(1)
關鍵字: 模組化程式;既有系統;模糊關聯記憶;
Keywords: Program modularization;legacy system;fuzzy associative memory;
摘要: 最近幾年，對於大型既有軟體系統的模組化已經引起相當大的關注。這些模組化，改善了原始碼的維護性及其再使用性，也對於軟體系統的整體架構提供更清晰的觀察。本篇論文發展了一個決定既有系統的模組化程式的方法論。此方法論將其相關功能分群，切割程式成數個模組，因為...

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蔡源成;李淑芳;紀文章;
頁: 279-309
日期: 2006/04
卷期: 13(2)
關鍵字: 產品發展管理;模糊類神經;資料挖掘;決策輔助系統;
Keywords: product development management;fuzzy neural network;data mining;decision support system;
摘要: 近年來，由於大型資料庫與資料倉儲迅速增加，從龐大資訊中挖掘有效資訊與知識成為重要的研究議題。尤其企業在資源限制環境下，面對新產品開發設計過程中，常因不明確的市場需求，而無法決定新產品的規格，導致產品研發與上市的時間延遲。因此，如何應用快速發展的資訊技...

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