퍼지 RBF 네트워크의 학습 성능 개선

김광백

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김광백

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제9권 제3호

발행연도: 2006.3

수록면: 369 - 376 (8page)

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본 논문에서는 퍼지 RBF 네트워크의 학습 성능을 개선하기 위하여 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하는 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 학습 알고리즘은 일반화된 델타 학습 방법에 퍼지 C-Means 알고리즘을 결합한 방법으로, 중간층의 노드를 자가 생성하고 중간층과 출력층의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법에 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하여 학습 성능을 개선한다.
제안된 RBF 네트워크의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 40개의 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크와 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

#fuzzy RBF Network(퍼지 RBF 네트워크) #Delta-bar-Delta Algorithm(Delta-bar-Delta 알고리즘) #Rate of Learning(학습률) #ART2-based RBF Network(ART2 기반 RBF 네트워크)

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[학술지(정기간행물)] - / 1997. / Orthogonal Least Square Learning Algorithm Based Radial Basis Function Network Adaptive Power System Stabilizer 1 : 542 ~ 547

[학술지(정기간행물)] - / 1997. / RBF 신경망 분류기의 효율적 구성 방법 21 (5) : 451 ~ 460

[학술지(정기간행물)] - / 1998. / Effects of Moving the Centers in an RBF Network 2 : 1256 ~ 1260

[학술지(정기간행물)] - / 2003. / Recognition of Car License Plate by Using Dynamical Thresholding Method and Enhanced Neural Netwokrs : 309 ~ 319

[학술지(정기간행물)] - / 2001. / 명암도 변화와 HSI 정보와 개선된 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 11 (5) : 379 ~ 387

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