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저자정보
안태천 (원광대학교) 노석범 (원광대학교) 황국연 (원광대학교) 王繼紅 (원광대학교) 김용수 (대전대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제25권 제5호
발행연도
2015.10
수록면
509 - 514 (6page)

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본 논문에서는 인공 신경망의 일종인 Extreme Learning Machine의 학습 알고리즘을 기반으로 하여 노이즈에 강한 특성을 보이는 퍼지 집합 이론을 이용한 새로운 패턴 분류기를 제안 한다. 기존 인공 신경망에 비해 학습속도가 매우 빠르며, 모델의 일반화 성능이 우수하다고 알려진 Extreme Learning Machine의 학습 알고리즘을 퍼지 패턴 분류기에 적용하여 퍼지 패턴 분류기의 학습 속도와 패턴 분류 일반화 성능을 개선 한다. 제안된 퍼지 패턴 분류기의 학습 속도와 일반화 성능을 평가하기 위하여, 다양한 머신 러닝 데이터 집합을 사용한다.
#퍼지 패턴 분류기 #Extreme Learning Machine #퍼지 클러스터링 #학습 알고리즘 #신경회로망 #Fuzzy Pattern Classifier #Fuzzy Clustering Algorithm #Learning Algorithm #Artificial Neural Networks

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. Extreme Learning Machine
3. Extreme Learning Machine 기반 퍼지 패턴 분류기
4. 실험 연구 및 결과 고찰
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (3)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - G. B. Hwang / 2006 / Extreme learning machine : Theory and applications / Neurocomputing 70 : 489 ~ 501 google schola [단행본] - D. Serre / 2002 / Matrices: Theory and Applications / Springer google schola [학술지(정기간행물)] - J. C. Bezdek / 1984 / FCM : The fuzzy c-means clustering algorithm / Computers &Geoscience 10 : 191 ~ 203 google schola

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