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/ NetNews Usenet Archive 1992 #20 / NN_1992_20.iso / spool / triangle / talks / 154 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-09-08  |  2.2 KB
  1. Xref: sparky triangle.talks:154 general:125
  2. Path: sparky!uunet!concert!borg!marshall!marshall
  3. From: marshall@marshall.cs.unc.edu (Jonathan A. Marshall)
  4. Newsgroups: triangle.talks,general,student
  5. Subject: Triangle NN talk: Chow
  6. Message-ID: <15113@borg.cs.unc.edu>
  7. Date: 8 Sep 92 20:55:27 GMT
  8. Sender: news@cs.unc.edu
  9. Followup-To: triangle.talks
  10. Distribution: nc
  11. Lines: 42
  12.  
  13.  
  14.                  Triangle Area Neural Network Society
  15.  
  16. >THE FIRST TANNS MEETING OF THIS ACADEMIC YEAR
  17.  
  18. PLACE: BNR, INC. (DIRECTIONS BELOW), Research Triangle Park, NC
  19.  
  20. DATE: SEPTEMBER 15, 1992 -- 5:30 PM.  Refreshments will be provided.
  21.  
  22. SPEAKER:
  23. > Mo-yuen Chow
  24. > Department of Electrical and Computer Engineering
  25. > North Carolina State University
  26.  
  27. TITLE:
  28. > Fuzzy Logic Approach for the Design of Artificial Neural
  29. > Network Configurations
  30.  
  31. ABSTRACT:
  32. > There exist many different artificial neural network structures that can
  33. > satisfy a given engineering application.  Not only can different networks,
  34. > such as the feedforward net and Kohonen net can be used to satisfactorily
  35. > perform the given task, but also different configurations of a neural
  36. > network paradigm can be used as well.  The network design process needs
  37. > to consider many factors such as the number of neurons, number of inputs,
  38. > accuracy, robustness and training time.  In this paper, a method for
  39. > dynamically changing the number of inputs and hidden nodes of the network
  40. > using fuzzy logic to optimize a given cost function is presented and
  41. > discussed.  The cost function is used to make a quantitative comparison
  42. > between individual network structures and is based on the accuracy,
  43. > robustness, training time, and number of neurons used in the network
  44. > configuration.  For illustration purposes, a fault detection artificial
  45. > neural network is configured based on the optimization of the cost function.
  46.  
  47. DIRECTIONS: From Raleigh/Durham/Chapel Hill: take I-40 toward Research
  48. Triangle Park and get off at Davis Drive.  Turn left (south), and follow
  49. Davis through to the intersection with Highway 54.  Continue for another 1/2
  50. mile, and turn left into the BNR entrance on Davis.  This is the employee
  51. lot; park there and go in the door at that entrance.
  52.  
  53. QUESTIONS: PLEASE CONTACT JOHN SUTTON AT (919)515-5065 OR sutton@eos.ncsu.edu
  54.  
  55.