學位論文

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    Kernel-Based Fuzzy c-Means分群演算法 硬體架構實現
    (2011) 楊斯閔; Yang Ssu-Min
    本論文根據文獻[6]，以其FCM分群演算法的硬體架構為基礎，實作以非線性高斯核函式為核距離計算之KFCM分群演算法硬體電路，具有管線化以及可以同時計算所有分群之權重係數的能力。此架構改良了以往FCM分群演算法對於非線性資料分群效果不佳的問題，並且能夠應用在帶有雜訊的資料。本論文使用FPGA實現我們提出的硬體架構，並使用Iris data與人工雜訊圖片作為實驗測詴資料。實驗結果顯示本架構對於非線性資料分群效果確實較FCM佳，且架構簡單提供了日後高度的延伸性。
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    以Fuzzy C-Means硬體架構為基礎之快速影像分割之研究
    (2010) 張嘉晏; Chia-Yen Chang
    本論文根據文獻[6]將FCM演算法m值設定為2之硬體架構延伸於適用所有m值的FCM演算法硬體架構。此架構以管線化實現，並且具有平行計算的能力。在論文中我們使用查表法(lookup table)與泰勒展開式，推導出開根號計算之硬體電路，以減少根號運算時所耗費的硬體資源。此外，本論文將模糊分群演算法應用於影像分割的處理，並將FCM演算法之硬體架構延伸至FCM with spatial constraint演算法上，以改善雜訊影響影像分割的結果，以及保有硬體架構平行計算之優點。由實驗結果顯示，所提出的硬體架構能夠快速並有效的將模糊分群演算法應用在影像分割的處理。