Nella tesi sono stati scelti i modelli neurofuzzy come base di sviluppo di nuovi sistemi di modellamento che utilizzano anche le più recenti tecniche di ottimizzazione strutturale. In altre parole, la sintesi dei parametri del modello è integrata dalla determinazione automatica della complessità strutturale del modello stesso (ossia del numero dei suoi parametri), affinché ne sia massimizzata la capacità di generalizzazione. E’ bene precisare che, per ragioni di sintesi e di chiarezza espositiva, in questa tesi non sarà presentata tutta l’attività svolta nei tre anni di dottorato. Si è preferito concentrare l’attenzione su un particolare sistema di modellamento e sulla procedura di sintesi per esso realizzata, in modo tale da evidenziare i contributi più originali e significativi che hanno caratterizzato il lavoro di ricerca.

Ottimizzazione Strutturale di Reti Neurofuzzy

PANELLA, Massimo
2001

Abstract

Nella tesi sono stati scelti i modelli neurofuzzy come base di sviluppo di nuovi sistemi di modellamento che utilizzano anche le più recenti tecniche di ottimizzazione strutturale. In altre parole, la sintesi dei parametri del modello è integrata dalla determinazione automatica della complessità strutturale del modello stesso (ossia del numero dei suoi parametri), affinché ne sia massimizzata la capacità di generalizzazione. E’ bene precisare che, per ragioni di sintesi e di chiarezza espositiva, in questa tesi non sarà presentata tutta l’attività svolta nei tre anni di dottorato. Si è preferito concentrare l’attenzione su un particolare sistema di modellamento e sulla procedura di sintesi per esso realizzata, in modo tale da evidenziare i contributi più originali e significativi che hanno caratterizzato il lavoro di ricerca.
2001
Italiano
Università degli Studi di Roma "La Sapienza"
152
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Tesi dottorato Panella

accesso aperto

Licenza: Tutti i diritti riservati
Dimensione 854.94 kB
Formato Unknown
854.94 kB Unknown Visualizza/Apri

I documenti in UNITESI sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/109705
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIROMA1-109705