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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.4
- 수록면
- 288 - 291 (4page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (14)
2011
2005
유전자 알고리즘의 동적 탐색 방법을 이용한 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 진화론적 최적화 설계
박호성
,
오성권
,
안태천
한국지능시스템학회 학술발표 논문집
2005.11
학술대회자료
진화론적 알고리즘에 의한 퍼지 다항식 뉴론 기반 고급 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 구조 설계
박호성
,
오성권
,
안태천
대한전기학회 학술대회 논문집
2005.10
학술대회자료
진화론적 알고리즘에 의한 퍼지 다항식 뉴론 기반 고급 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 구조 설계
박호성
,
오성권
,
안태천
대한전기학회 학술대회 논문집
2005.10
학술대회자료
진화론적 파라미터 동정에 기반한 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 새로운 설계
박호성
,
이영일
,
오성권
대한전기학회 학술대회 논문집
2005.07
학술대회자료
진화론적으로 최적화된 FPN에 의한 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 최적 설계
박호성
,
오성권
정보 및 제어 논문집
2005.05
학술대회자료
2004
2003
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기존의 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적 이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 충 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. SOFPNN의 구조는 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성되어 있으며, 층이 진행하는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. 그러나, 노드의 입력변수의 수와 규칙 후반부 다항식 차수 그리고 입력변수는 설계자의 경험 또는 반복적인 학습을 통해 선호된 네트워크 구조를 선택하였으나, 최적의 네트워크 구조를 구축하는데는 어려움이 내재되어 있었다. 본 논문에서는 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks SOFPNN)을 최적화시키기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 따라서 모델 구축에 있어서 유연성과 정확성을 가지며 객관적이고 좀 더 정확한 예측 능력을 가진 SOFPNN 모델 구조를 구축할 수가 있다.
목차
요약
1. 서론
2. 퍼지 다항식 뉴론(FPN)
3. GA 기반 고급 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 설계
4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
5. 결론
감사의 글
6. 참고문헌
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