演化式模糊类神经推论系统於大地工程决策之应用

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1、演化式模糊類神經推論系統於大地工程決策之應用鄭明淵柯千禾張文德國立台灣科技大學營建工程系教授國立台灣科技大學營建工程系管理組博士候選人摘要大地工程方面的問題具有不確定、模糊與不完整資訊的特性,因此,在解決相關問題時多仰賴該領域專家經驗與知識進行決策,本研究的主要目的為模擬人類大腦決策過程,發展一「演化式模糊類神經推論系統」,透過過去之工程案例與經驗,學習累積專家決策過程與分析邏輯,輔助大地工程專家進行決策,以提昇大地工程決策的有效性與準確性。首先,本研究融合基因演算法、模糊邏輯與類神經網路,建立「演化式模糊類神經推論模式」,模式中應用基因演算法模擬生物演化過程,經由世代演

2、化搜尋所有模糊類神經網路所需要的最佳參數;模糊理論用於模擬人類推論以及處理問題的模糊與不確定性的機制;而類神經網路則用於效仿人類學習模式。然後,本研究運用物件導向相關技術將「演化式模糊類神經推論模式」電腦化為「演化式模糊類神經推論系統」。最後,本研究使用兩個問題驗證本研究所發展的「演化式模糊類神經推論系統」可有效輔助大地工程專家進行決策分析。關鍵字:人工智慧、基因演算法、模糊邏輯、類神經網路、演化式模糊類神經推論模式、物件導向系統分析與設計、演化式模糊類神經推論系統、大地工程決策。EVOLUTIONARYFUZZYNEURALINFERENCESYSTEMFORDECIS

3、ION-MAKINGINGEOTECNICALENGINEERINGCHENGMIN-YUANKOCHIEN-HOCHANGWEN-TEDepartmentofConstructionEngineering,NationalTaiwanUniversityofScienceandTechnology,Taipei,TaiwanABSTRACTProblemsingeotechnicalengineeringarefullofuncertain,vague,andincompleteinformation.Therefore,tosolvemostproblemsingeo

4、technicalengineeringdependsonhumanexperts’decision-makings.Theprimaryobjectiveofthisresearchistoimitatedecision-makingmechanismofhumanbraintodevelopanEvolutionaryFuzzyNeuralInferenceSystem(EFNIS)forassistinggeotechnicalexpertstomakeproperdecisions.Firstly,thispaperfusesGeneticAlgorithms10

5、(GAs),FuzzyLogic(FL),andNeuralNetworks(NNs)tobuildanEvolutionaryFuzzyNeuralInferenceModel(EFNIM).Intheformulatedmodel,GAsisprimarilyconcernedwithoptimizingparametersrequiredinfuzzyneuralnetworks(FNNs);FLwithimprecisionandapproximatereasoning;andNNswithlearningandcurvefitting.Then,thisrese

6、archintegratestheEFNIMwithObject-Oriented(OO)computertechniquetodeveloptheEFNIS.Finally,theapplicationpotentialoftheproposedsysteminassistinggeotechnicaldecision-makingisvalidatedusingtworealproblems.KEYWORDS:ArtificialIntelligence,GeneticAlgorithms,FuzzyLogic,ArtificialNeuralNetworks,Evo

7、lutionaryFuzzyNeuralInferenceModel,Object-OrientedSystemAnalysisandDesign,EvolutionaryFuzzyNeuralInferenceSystem,Decision-Makingingeotechnicalengineering.10一、前言大地工程之施作通常與岩石、土壤以及地下水有密切關聯,因此,大地工程為一施工條件多變且牽涉諸多複雜、模糊(Vagueness)與不確定(Uncertainty)因素的營建工程。於大地工程中,由於影響工程的變數(Va

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