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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제17권 제4호
발행연도
2007.8
수록면
563 - 568 (6page)

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본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 이용하여 클래스의 분류강도를 구하고 비선형 시계열 추이선을 예측하는 방안을 제안하고 있다. NEWFM에 의하여 추출된 가중퍼지 소속함수(BSWFM)를 이용하여 입력값에 대한 분류강도를 구하게 되고, 이들에 대한 가중평균 역퍼지화를 통하여 비선형 시계열 추이선을 작성한다. 실증분석결과 NEWFM은 목표 클래스로 설정된 GDP에 대하여 92.22%의 분류성능을 보여 주었다. 따라서 동 비선형 시계열 추이선은 대표적인 경기지표인 GDP 추이에 비교적 높은 유사도를 나타내는 가운데 분석대상기간인 제5순환기-제8순환기 중 정점(peak)에서 평균 12개월, 저점(trough)에서 평균 6개월의 선행성(look-ahead)을 보여 줌으로써 경기변동에 앞서 상당기간의 시차를 둔 예측지표로서 활용가능성이 입증되었다. NEWFM은 그 특징선택(feature selection)에 의하여 선행지표 10개 중 3개의 축소를 기할 수 있게 해 줌으로써 보다 적은 수의 경제지표를 가지고도 분류성능을 90.0%에서 92.22%로 향상을 기하는 가운데 효율적인 예측기능을 수행할 수 있음이 입증되었다.
#퍼지 신경망 #비선형 시계열 #가중평균 역퍼지화 #NEWFM #경기국면 예측

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. NEWFM(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Function)과 분류강도
3. 실험 결과 (Experimental Results)
4. 결론
참고문헌
저자소개

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1. [학술지(정기간행물)] - G. A. Carpenter / 1991 / “ARTMAP： Supervised real-time learning and classification of nonstationary data by a self-organizing neural network 4 : 565 ~ 588 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - A. F. Gomez-Skarmeta / 2001 / Approximative Fuzzy Rules Approaches for Classification with Hybrid-GA Techniques 136 : 193 ~ 214 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - H. Ishibuchi / 1999 / Voting in Fuzzy Rule-Based Systems for Pattern Classification Problems 103 : 223 ~ 238 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Joon. S. Lim / March2006 / A neuro-fuzzy approach for diagnosis of antibody deficiency syndrome 69 (7-9) : 969 ~ 974 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Joon S. Lim / Aug.2006 / Feature Selection for Specific Antibody Deficiency Syndrome by Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions : 811 ~ 820 google schola

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