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저자정보
박성욱 (유한대학교) 박종욱 (인천대학교) 김동원 (인하공업전문대학) 엄우용 (인하공업전문대학) 이종호 (인하공업전문대학) 안창환 (인하공업전문대학)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제11권 제1호(JKIIT, Vol.11, No.1)
발행연도
2013.1
수록면
9 - 17 (9page)
DOI
10.14801/kiitr.2013.11.1.9

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본 연구에서는 많은 선행 연구에서 한계점으로 명시하고 있는 비선형 시스템 모델 구축에서의 입력 변수 선정의 문제점을 뉴로-퍼지 시스템, ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)와 유전자 알고리즘(genetic algorithms)의 시너지 효과를 이용하여 해결하고자 한다. 본 연구에서 제안한 비선형 시스템 모델링 방법의 성능평가 및 유효성을 검증하기 위해 Box-Jenkins 가스로 시스템과 Mackey-Glass chaotic 시스템에 적용하였다. 또한 시뮬레이션 결과를 통해 본 연구에서 제안된 방법이 이전의 연구보다 좋은 결과를 보임을 알 수 있었다.
#neuro-fuzzy #ANFIS #genetic algorithm #non-linear system #system modeling

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 뉴로-퍼지시스템 및 유전자 알고리즘
Ⅲ. ANFIS을 이용한 비선형 시스템 모델링
Ⅳ. 실험 결과 및 고찰
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - J. -S. R. Jang / 1993 / ANFIS : Adaptive-network-based fuzzy inference systems / IEEE Trans. on System, Man and Cybernetics 23 (3) : 665 ~ 685 google schola 2. [단행본] - D. E. Goldberg / 1989 / Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning / Addison- Wesley google schola 3. [단행본] - J. Holland / 1975 / Adaptation in Natural and Artificial Systems / The University of Michigan Press google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 이종호 / 2012 / Comparisons of Robot-Moving Strategies with Evolutionary Algorithm and Neuro-Fuzzy Method / 한국정보기술학회논문지 10 (2) : 227 ~ 232 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - M. Sugeno. / 1991 / Successive identification of a fuzzy model and its application to prediction of a complex system / Fuzzy Sets and Systems 42 (3) : 315 ~ 334 google schola

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