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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.4
- 수록면
- 99 - 105 (7page)
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일반적으로 type-1 fuzzy set 에 존재하는 불확실성을 보다 효율적으로 다루고 제어하기 위하여 Type-2 fuzzy set (T2 FS)이 널리 사용되고 있다. T2 FS에서 퍼지화 상수 (fuzzifier value) m은 이러한 불확실성을 처리하기 위한 가장 중요한 요소이다. 따라서 적절한 퍼지화 상수 값을 결정하는 연구는 여전히 지속되고 있고, 많은 방법들이 연구 되어 왔다. 본 논문에서는 주어진 패턴을 분류하기 위하여 Interval type-2 possibilistic fuzzy C-means (IT2PFCM) 클러스터링 방법을 사용한다. 클러스터링을 위해 사용된 IT2 PFCM 방법에서 각 데이터에 대하여 적응적으로 적절한 퍼지화 상수의 값을 계산하는 방법을 제안한다. 히스토그램 접근법을 통하여 각각의 데이터 포인트로부터 정보를 추출해 내고 추출된 정보를 이용하여 두 개의 퍼지화 상수인 m₁, m₂. 값을 결정한다. 이렇게 얻어진 값은 interval type-2 fuzzy의 최저 및 최고 멤버쉽 값을 결정게하게된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 배경이론
3. Interval type-2 PFCM 알고리즘
4. 히스토그램을 응용한 퍼지화 상수 결정
5. 결과 및 고찰
6. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
G. Raju, B. Thomas, S. Tobgay, and S. Kumar, “Fuzzy clustering methods in data mining: a comparative case analysis,” ICACTE, pp. 489-493, 2008.
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