1. CUIR at Chulalongkorn University
  2. Faculty and Institute
  3. Faculty of Engineering - Eng
  4. Eng - Theses
Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/9538
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorBoonserm Kijsirkul-
dc.contributor.authorJun Srisutapan-
dc.contributor.otherChulalongkorn University. Faculty of Engineering-
dc.date.accessioned2009-08-03T10:39:25Z-
dc.date.available2009-08-03T10:39:25Z-
dc.date.issued2001-
dc.identifier.isbn9740309518-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/9538-
dc.descriptionThesis (M.Sc.)--Chulalongkorn University, 2001en
dc.description.abstractTo present an application of fuzzy set theory (FST) for improving backpropagation neural network (BNN) based inductive logic programming (ILP) rule approximation. With the help of FST, the approximation of the truth values of logic programs is more reasonable, before the values are sent to the BNN for learning or for recognising. Experimental results show that the recognition accuracies are in average 83.53% and 88.39% for ILP alone and ILP&BNN, respectively. Our proposed method gives the best recognition accuracy of 90.40%en
dc.description.abstractalternativeเสนอการประยุกต์ใช้ทฤษฎีเซตวิภัชนัย (เอฟเอสที) เพื่อการปรับปรุงประมาณกฎของการโปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัย (ไอแอลพี) ซึ่งใช้ข่ายงานประสาทประดิษฐ์ (บีเอ็นเอ็น) ด้วยการช่วยเหลือของเอฟเอสที การประมาณค่าความจริงของโปรแกรมตรรกะ มีความสมเหตุสมผลมากขึ้นก่อนที่ค่าความจริงเหล่านั้น จะถูกส่งให้กับบีเอ็นเอ็นเพื่อเรียนรู้หรือเพื่อรู้จำ โดยเฉลี่ยแล้วจากหลายๆ การทดลอง อัตราการรู้จำโดยใช้ไอแอลพีอย่างเดียวมีค่าเป็น 83.53% และได้ 88.39% โดยการใช้ไอแอลพีร่วมกับบีเอ็นเอ็น ส่วนวิธีการที่เรานำเสนอนั้นให้ผลการรู้จำดีที่สุดเท่ากับ 90.40%en
dc.format.extent6281857 bytes-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isoenes
dc.publisherChulalongkorn Universityen
dc.rightsChulalongkorn Universityen
dc.subjectLogic programmingen
dc.subjectFuzzy setsen
dc.subjectNeural networks (Computer sciences)en
dc.subjectCharacter recognitionen
dc.subjectThai language -- Alphabeten
dc.titleAn Application of inductive logic programming Fuzzy set, and artificial neural networks to Thai printed character recognitionen
dc.title.alternativeการประยุกต์การโปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัย เซตวิภัชนัย และข่ายงานประสาทประดิษฐ์ ในการรู้จำตัวพิมพ์อักษรไทยen
dc.typeThesises
dc.degree.nameMaster of Sciencees
dc.degree.levelMaster's Degreees
dc.degree.disciplineComputer Sciencees
dc.degree.grantorChulalongkorn Universityen
dc.email.advisorboonserm@cp.eng.chula.ac.th, Boonserm.K@Chula.ac.th-
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Jun.pdf6.13 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.