다중 목적 입자 군집 최적화 알고리즘 이용한 방사형 기저 함수 기반 다항식 신경회로망 구조 설계

김욱동; 오성권

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김욱동 (수원대) 오성권 (수원대)

저널정보: 대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제61권 제1호

발행연도: 2012.1

수록면: 135 - 142 (8page)

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2016

퍼지 클러스터링기반 새로운 신경회로망 설계 및 학습방법에 관한 연구 : 예측 모델 및 패턴 분류기

김욱동 전기공학과 2016.01 학위논문

2012

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2011

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선형 판별 분석법을 이용한 다항식 방사형 기저 함수 신경회로망 패턴 분류기 설계

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다중목적 입자군집 최적화 알고리즘을 이용한 방사형 기저 함수 기반 다항식 신경회로망 구조 설계

김욱동 , 오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2011.07 학술대회자료

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패턴 분류를 위한 PSO 기반 방사형 기저 함수 다항식 신경 회로망의 연구

김욱동 , 오성권 , 김현기 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2011.04 학술대회자료

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In this paper, we proposed a new architecture called radial basis function-based polynomial neural networks classifier that consists of heterogeneous neural networks such as radial basis function neural networks and polynomial neural networks. The underlying architecture of the proposed model equals to polynomial neural networks(PNNs) while polynomial neurons in PNNs are composed of Fuzzy-c means-based radial basis function neural networks(FCM-based RBFNNs) instead of the conventional polynomial function. We consider PNNs to find the optimal local models and use RBFNNs to cover the high dimensionality problems. Also, in the hidden layer of RBFNNs, FCM algorithm is used to produce some clusters based on the similarity of given dataset. The proposed model depends on some parameters such as the number of input variables in PNNs, the number of clusters and fuzzification coefficient in FCM and polynomial type in RBFNNs. A multiobjective particle swarm optimization using crowding distance (MoPSO-CD) is exploited in order to carry out both structural and parametric optimization of the proposed networks. MoPSO is introduced for not only the performance of model but also complexity and interpretability. The usefulness of the proposed model as a classifier is evaluated with the aid of some benchmark datasets such as iris and liver.

#Polynomial neural networks #Radial basis function neural networks #Fuzzy C-means multiobjective particle swarm optimization #Pattern classifier

참고문헌 (15)

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Y. W. Wong / 2011 / Radial Basis Function Neural Network with Incremental Learning for Face Recognition / Systems Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, IEEE Trans 41(4):940~949

K. A. A. Aziz / 2009 / Face Detection Using Radial Basis Function Neural Networks with Variance Spread Value / International Conference of Soft Computing and Pattern Recognition 2009(SOCPAR’09) :399~403

M. Hou / 2010 / Constructive Approximation to Multivariate Function by Decay RBF Neural Network / IEEE Trans. on Neural Networks 21(9):1517~1523

S. B. Roh / 2010 / A Fuzzy Ensemble of Parallel Polynomial Neural Networks with Information Granules Formed by Fuzzy Clustering / Knowledge-Based Systems 23(3):202~219

C. A. Coello Coello / 2002 / MOPSO: A Proposal for Multiple Objective Particle Swarm Optimization / Proceedings of the 2002 IEEE Congress on Evolutionary Computation :12~17

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김욱동

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주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전기공학 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

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오성권

소속기관 수원대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 5% 공학 > 전기전자공학 > 전기공학 TOP 10%

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