Kernel-Based Fuzzy c-Means分群演算法 硬體架構實現

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dc.contributor黃文吉zh_TW
dc.contributorHwang Wen-Jyien_US
dc.contributor.author楊斯閔zh_TW
dc.contributor.authorYang Ssu-Minen_US
dc.date.accessioned2019-09-05T11:39:50Z
dc.date.available2011-8-15
dc.date.available2019-09-05T11:39:50Z
dc.date.issued2011
dc.description.abstract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。zh_TW
dc.description.sponsorship資訊工程學系zh_TW
dc.identifierGN0698470532
dc.identifier.urihttp://etds.lib.ntnu.edu.tw/cgi-bin/gs32/gsweb.cgi?o=dstdcdr&s=id=%22GN0698470532%22.&%22.id.&
dc.identifier.urihttp://rportal.lib.ntnu.edu.tw:80/handle/20.500.12235/106861
dc.language中文
dc.subject可程式邏輯陣列zh_TW
dc.subjectFCM演算法zh_TW
dc.subject系統程式晶片設計zh_TW
dc.subjectKFCM演算法zh_TW
dc.titleKernel-Based Fuzzy c-Means分群演算法 硬體架構實現zh_TW
dc.titleKernel-Based Fuzzy c-Means Clustering Algorithm Hadrware Implementationen_US

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