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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제16권 제1호
발행연도
2008.6
수록면
149 - 154 (6page)

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FCM 기반 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력 벡터와 중간층의 노드 중에서 중심과 입력 벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용하여 중간층의 승자 뉴런이 출력층의 입력벡터로 적용한다. 하지만 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우 학습 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 개선시키기 위해 퍼지 제어 시스템을 이용하여 학습률을 동적으로 조정하는 퍼지 제어 기법을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크를 제안한다.
제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.
#FCM 기반 RBF 네트워크 #Max_Min 신경망 #학습률 #퍼지 제어 시스템

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. FCM 기반 퍼지 RBF 네트워크
Ⅲ. 퍼지 제어 기법을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크
Ⅳ. 실험 및 결과 분석
Ⅴ. 결론
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