首頁  |   網站導覽  |   會員登入  |  
首頁 » 分析方法 » 資料採礦 » 分類模式 » 人工類神經網路 » 方法簡介

人工類神經網路
Artificial Neural Networks, ANN
方法介紹
人工類神經網路是一種模仿生物神經傳導概念的方法，利用類神經網路再加上數學的計算建構出一學習模式，此模式可透過外部資訊的導入來學習並調整自身模式的結構，進而能提供更好的判斷能力讓分析人員做出正確的分類決策。

本系統中提供五種類神經網路的方法，可點選後進入使用
單一隱藏層前饋式類神經網路 (Single-Layer Feed Forward Neural Network)
倒傳遞類神經網路 (Backpropagation Neural Network)
機率類神經網路 (Probabilistic Neural Network , PNN)
多層感知機類神經網路 (Multi-Layer Perceptron Neural Network, MLP)
輻射基底類神經網路 (Radial Basis Function Neural Network, RBF )