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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.4
- 수록면
- 303 - 306 (4page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (18)
2021
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노석범
,
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,
김영일
한국지능시스템학회 논문지
2021.12
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Margin-Maximization을 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 설계
노석범
,
오성권
,
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2021.10
학술대회자료
Margin-Maximization을 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 설계
노석범
,
오성권
,
류병건
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2021.10
학술대회자료
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노석범
,
오성권
,
김영일
대한전기학회 학술대회 논문집
2021.07
학술대회자료
ELM기반 Auto-encoder를 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 패턴분류기 설계
노석범
,
김영일
,
오성권
정보 및 제어 논문집
2021.04
학술대회자료
ELM기반 Auto-encoder를 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 패턴분류기 설계
노석범
,
김영일
,
오성권
대한전기학회 워크샵
2021.04
학술대회자료
2017
2013
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기존의 퍼지 규칙에 기반을 둔 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성된 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델을 구축할 수 있었으며 각 충 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그러고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 그러나. SOFPNN의 기본 뉴론인 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴론의 경우 입력변수가 많아질수록 규칙수가 기하급수적으로 증가한다는 단점을 가지고 있으나 본 노문에서 제안한 퍼지 집합 기반 다항식 뉴론(FSPN)의 규칙수는 입력 변수들이 서로 독립적이므로 규칙의 증가가 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런보다는 적다는 장점을 가지고 있다. 이러한 특성을 기반으로 기존의 SOFPNN의 노드에 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런 대신에 퍼지 집합 기반 다항식 뉴런을 적용한 SOFSPNN을 제안하여 기존의 SOFPNN과 성능을 비교하였다. 최적의 자기 구성 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴 네트워므를 구축하기 위하여 SOFPNN에서처럼 유전자 알고리즘을 이용하여 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색 하였다.
목차
요약
1. 서론
2. 퍼지 집합 기반 다항식 뉴론(FSPN)
3. GA 기반 고릅 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 설계
4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
5. 결론
감사의 글
6. 참고문헌
참고문헌 (0)
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