檢索結果:共5筆資料 檢索策略: "Department of Computer Science and Information Engineering".edept (精準) and ekeyword.raw="fuzzy time series"
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近幾年來,有許多學者專家提出以模糊時間序列來處理預測問題的方法。很明顯的,一個事件可能會被多項因素所影響。因此,在處理預測問題時,考慮多項因素將會比只考慮一項因素作出更準確的預測。本論文根據遺傳演算…
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本研究提出了一個新的氣溫預測方法,該方法將學習的方法加入到了[1]中 所提出的二因子時間模糊序列的模型中,並利用氣溫值以及雲密度做為該方法中 的兩個因子。本研究假設了現在的天氣與過去的天氣有一定的相…
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在這篇論文中,我們提出了利用粒子群優化來解決雜訊影像和預測問題。 首先,提出了一種新的排序型開關中值濾波器(SSMF)可以來針對極端損壞的影像做去除雜訊,同時亦可保留影像細節的部分。在檢測階段,中心…
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近年來,模糊時間序列成功被應用在處理預測問題,從過去的時間序列歷史資料中,我們可以發現每筆資料變化量的斜率是一個重要的訊息,由此可發現此時間序列資料具有某種變化的趨勢,進一步,我們可以利用這個趨勢來…
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在本論文中,我們根據模糊邏輯關係、模糊趨勢邏輯關係群、K-Means分群演算法、相似度測量及粒子群最佳化技術提出兩個模糊預測之新方法以處理預測問題。在本論文所提之第一個方法中,我們根據模糊邏輯關係、…