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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표논문집 제17권 제2호
발행연도
2007.11
수록면
235 - 238 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2008

상호 노드 정보를 이용한 클러스터 기반 퍼지 모델트리
박진일 ,  이대종 ,  김용삼 외 2명 한국지능시스템학회 논문지 2008.02 학술저널

2007

상호 노드 정보를 이용한 클러스터 기반 퍼지 모델트리
박진일 ,  이대종 ,  김용삼 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2007.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리에서 트리의 깊이에 따른 over-fitting으로 인한 훈련 및 검증데이터의 일관성 문제점을 해결하기 위해 상호 노드간의 정보를 고려하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 입력과 출력변수의 속성을 고려한 퍼지 클러스터링에 의해 중심벡터를 계산한 후, 중심벡터들과 입력 속성간의 소속도를 이용하여 구간 분할된 영역별로 각각의 선형모델을 구축한다. 예측 단계에서는 입력된 데이터가 잎노드에 도달하는 노드간의 중심벡터와 입력 데이터간의 거리값에 따른 소속도를 계산한 후 최종적으로 무게 중심법을 이용하여 출력값을 예측하게 된다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 다양한 벤치마크 데이터를 대상을 실험한 결과, 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있었다.
#데이터 예측 #퍼지 클러스터 #퍼지 모델트리

목차

요약
1. 서론
2. 상호 노드 정보를 이용한 클러스터 기반 퍼지모델트리
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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