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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Byoung-Jun Park (지엠테크) Sung-Kwun Oh (수원대학교) Hyun-Ki Kim (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.3 No.1
발행연도
2008.3
수록면
108 - 114 (7page)

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Polynomial networks have been known to have excellent properties as classifiers and universal approximators to the optimal Bayes classifier. In this paper, the use of polynomial neural networks is proposed for efficient implementation of the polynomial-based classifiers. The polynomial neural network is a trainable device consisting of some rules and three processes. The three processes are assumption, effect, and fuzzy inference. The assumption process is driven by fuzzy c-means and the effect processes deals with a polynomial function. A learning algorithm for the polynomial neural network is developed and its performance is compared with that of previous studies.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Polynomial Neural Network
3. Polynomical Neural Network Classifier
4. Experiments Studies
5. Conclusions
Acknowledgements
References

참고문헌 (23)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2010-560-001638235