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퍼지신경망 모형은 인공신경망의 네트워크 구조 표현방법 및 학습알고리듬과 퍼지시스템의 추론방법을 통합한 모형으로 제어 및 예측분야에 성공적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 퍼지신경망 모형 중 우수한 예측정확도로 인해 최근 각광받고 있는 ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)모형에서 생성된 퍼지규칙의 해석용이성을 평가하였다. ANFIS모형은 인간 전문가와 상호작용하면서 규칙을 정제해 나갈 수 있다. 특히 인간전문가의 사전지식을 이용하여 초기 퍼지규칙을 만들고 난 후 모형을 학습하면 최적에 수렴하는 시간을 단축할 뿐 아니라, 전역 최적치 도달가능성이 높아진다고 보고되고 있다. 이러한 관점에서 볼 때 규칙의 해석용이성은 인간 전문가와의 상호작용을 위해 매우 중요한 이슈가 될 수 있다. 본 연구에서는 ANFIS모형과 의사결정나무 모형에서 생성된 규칙을 해석용이성 관점에서 비교하기 위한 측도를 제안하고 각 규칙들을 비교하였다. 본 연구에서 제안된 해석용이성 측도들은 규칙을 생성하는 다양한 기계학습 모형의 규칙생성 능력을 평가하는 기준으로도 활용될 수 있을 것이다.
목차
1. 서론
2. 관련 연구
3. ANFIS 모형 설계
4. 해석용이성 평가를 위한 측도
5. 사례연구
6. 결론
참고문헌
Abstract
저자소개
참고문헌 (20)
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1. [인터넷자원] - Asuncion, A. D. J. Newman / / UCI Machine Learning Repository
2. [학술지(정기간행물)] - Babuška, R. / 2003 / Neuro-fuzzy methods for nonlinear system identification / Annual Reviews in Control 27 : 73 ~ 85
3. [학술지(정기간행물)] - Bersini, H. / 1997 / Now comes the time to defuzzify neuro-fuzzy models / Fuzzy Sets and Systems 90 : 161 ~ 169
4. [학술지(정기간행물)] - Bodenhofer, U. / 2002 / A formal model of interpretability of linguistic variables : Trade- off between Accuracy and Interpretability in Fuzzy Rule-Based Modelling / Studies in Fuzziness and Soft Computing
5. [학술지(정기간행물)] - Chen, M.-Y. / 2004 / Rule-base self-generation and simplification for data-driven fuzzy models / Fuzzy Sets and Systems 142 (2) : 243 ~ 265
2. [학술지(정기간행물)] - Babuška, R. / 2003 / Neuro-fuzzy methods for nonlinear system identification / Annual Reviews in Control 27 : 73 ~ 85
3. [학술지(정기간행물)] - Bersini, H. / 1997 / Now comes the time to defuzzify neuro-fuzzy models / Fuzzy Sets and Systems 90 : 161 ~ 169
4. [학술지(정기간행물)] - Bodenhofer, U. / 2002 / A formal model of interpretability of linguistic variables : Trade- off between Accuracy and Interpretability in Fuzzy Rule-Based Modelling / Studies in Fuzziness and Soft Computing
5. [학술지(정기간행물)] - Chen, M.-Y. / 2004 / Rule-base self-generation and simplification for data-driven fuzzy models / Fuzzy Sets and Systems 142 (2) : 243 ~ 265
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