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김기상 (수원대학교) 진용하 (수원대학교) 오성권 (수원대학교) 김현기 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 정보 및 제어 논문집 CICS 2009 정보 및 제어 학술대회 논문집
발행연도
2009.10
수록면
152 - 153 (2page)

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본 연구에서는 데이터 각각의 패턴, 속성 동의 특징을 반영하기 위하여 Hard C-Means Clustering을 이용한 RBFPNN(Radiaul Basis Function Polynomial Neural Network)설계를 제안한다. RBFPNN의 구조는 RBF뉴럴네트워크의 구조와 다항식 뉴럴 네트워크의 결합에 의한 알고리즘이다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 ... 전체 초록 보기

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진용하 ,  오성권 정보 및 제어 논문집 2010 .04

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2010-560-002251198