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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최정내 (대림대학) 김영일 (대림대학) 오성권 (수원대학) 김정태 (대진대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제58권 제12호
발행연도
2009.12
수록면
2,520 - 2,528 (9page)

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In this paper, we proposed tracking detection methodology using information granulation-based fuzzy radial basis function neural networks (IG-FRBFNN). According to IEC 60112, tracking device is manufactured and utilized for experiment. We consider 12 features that can be used to decide whether tracking phenomenon happened or not. These features are considered by signal processing methods such as filtering, Fast Fourier Transform(FFT) and Wavelet. Such some effective features are used as the inputs of the IG-FRBFNN, the tracking phenomenon is confirmed by using the IG-FRBFNN.
The learning of the premise and the consequent part of rules in the IG-FRBFNN is carried out by Fuzzy C- Means (FCM) clustering algorithm and weighted least squares method (WLSE), respectively. Also, Hierarchical Fair Competition-based Parallel Genetic Algorithm (HFC-PGA) is exploited to optimize the IG-FRBFNN. Effective features to be selected and the number of fuzzy rules, the order of polynomial of fuzzy rules, the fuzzification coefficient used in FCM are optimized by the HFC-PGA. Tracking inference engine is implemented by using the LabVIEW and loaded into embedded system. We show the superb performance and feasibility of the tracking detection system through some experiments.

목차

Abstract
1. 서론
2. 트랙킹 장치 및 실험 데이터 추출
3. IG-FRBFNN의 구조 및 학습
4. HFC-PGA를 이용한 IG-FRBFNN의 최적화
5. 시뮬레이션 및 실험
6. 결론
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