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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제23권 제7호
발행연도
1996.7
수록면
734 - 742 (9page)

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신경논리망을 이용한 기존의 규칙 추론망에서의 탐색 전략은 최종적인 결론의 믿음값을 결정 하기 위해서 결론부로부터 역전파해가며 전체 네트워크를 순차적으로 탐색하게 된다. 그런데 이와 같은 순차적 탐색은 매우 비효율적이다. 본 논문에서는 이러한 탐색 전략을 개선하기 위하여 적응적 탐색이 가능한 퍼지 규칙 추론망을 제안한다. 제안된 적응적 탐색 전략은 동적으로 변경이 가능한 탐색 우선순위에 따라서 추론망을 탐색하게 된다. 그러므로 제안된 방법에 의하면 항상 주어진 상황에 적절한 탐색 전략을 취할 수 있다. 또한 적응적 탐색이 가능한 퍼지 규칙 추론망은 학습 능력을 갖는다. 끝으로 실험을 통하여 제안된 적응적 탐색과 학습 능력이 효율적임을 검증한다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 신경논리망

3. 퍼지 규칙 추론망의 구성

4. 퍼지 규칙 추론망에서의 적응적 탐색과 학습

5. 성능평가

6. 결론 및 향후 연구과제

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