STEM計畫-MATLAB的模糊決策理論之實例解析 圓滿成功

時間：112/05/18(四) 13:30~19:30
地點：資訊大樓1樓2108

MATLAB的模糊決策理論之實例解析講座於2023年5月18日舉辦，邀請鈦思科技股份有限公司的莊賀鈞資深工程師，帶領同學了解 關於MATLAB的模糊決策理論之如何實例解析：

一、調整模糊推理系統

• 應用遺傳演算法來解最佳化問題
• Encoding (編碼) : 如何將一個問題所需處理的資料編碼成染色體，是 GA 的一個關鍵議題。
  MATLAB 支援編碼的形式又分為：二元編碼 / 實數編碼兩種。
  Binary Encoding : 每個染色體是由二進位的字元所組成的字串，此種編碼方式所構成的搜尋空間為 2的 L 平方 ( L為染色體長度 )。
• Section (選擇) : 依據每一個染色體知識雕決定其繁衍子帶多寡的一種運算過程。複製的方法大致有輪盤法、競爭法等，其中以具蒙地卡羅轉盤概念之最為普遍。
• 輪盤法概念 : 每個染色體產生後代與其適合度值成正比。

二、使用 ANFIS 預測餛飩時間序列

• 什麼是神經元?
  生物神經網路是由巨量的神經細胞，或稱神經元所組成，神經細胞的形狀與一般細胞有限大小不同，包括 : 樹突 / 細胞體 / 軸索 / 突觸
• 類神經網路的基本架構
  輸入圖 - 隱藏圖 - 輸出層
• Section (選擇) : 依據每一個染色體知識雕決定其繁衍子帶多寡的一種運算過程。複製的方法大致有輪盤法、競爭法等，其中以具蒙地卡羅轉盤概念之最為普遍。
• 輪盤法概念 : 每個染色體產生後代與其適合度值成正比。

三、利用鳶尾花數據進行 Fuzzy C-means 分群

• 以不同方式對相同集合之資料點做聚類(定義分群取決於資料的特性)
• 一個好的聚類分析方法會產生高品質的聚類
• 物件間的相異度是基於兩個物件間的距離來計算的（例如：歐幾里得方法）

以上就是整個MATLAB的實例解析及操作流程。 最後在本次演講期間講師也用心為同學們解惑，讓同學們受益良多，期望此講座可以讓同學更加熟悉運用MATLAB，利用這些知識，來增加自身在此領域的專業知識。