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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
崔正乃 (대림대학) 金賢起 (수원대학교) 吳聖權 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제57권 제11호
발행연도
2008.11
수록면
2,108 - 2,116 (9page)

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The paper concerns Fuzzy C-Means clustering based Radial Basis Function neural networks (FCM-RBFNN) and the optimization of the network is carried out by means of Particle Swarm Optimization(PSO).
FCM-RBFNN is the extended architecture of Radial Basis Function Neural Network(RBFNN). In the proposed network, the membership functions of the premise part of fuzzy rules do not assume any explicit functional forms such as Gaussian, ellipsoidal, triangular, etc., so its resulting fitness values directly rely on the computation of the relevant distance between data points by means of FCM. Also, as the consequent part of fuzzy rules extracted by the FCM-RBFNN model, the order of four types of polynomials can be considered such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. Weighted Least Square Estimator(WLSE) are used to estimates the coefficients of polynomial.
Since the performance of FCM-RBFNN is affected by some parameters of FCM-RBFNN such as a specific subset of input variables, fuzzification coefficient of FCM, the number of rules and the order of polynomials of consequent part of fuzzy rule, we need the structural as well as parametric optimization of the network. In this study, the PSO is exploited to carry out the structural as well as parametric optimization of FCM-RBFNN. Moreover The proposed model is demonstrated with the use of numerical example and gas furnace data set.

목차

Abstract
1. 서론
2. FCM 기반 RBF 뉴럴 네트워크의 구조 및 학습
3. FCM-RBFNN의 최적화
4. 실험 및 고찰
5. 결론
감사의 글
참고문헌
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