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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정병진 (수원대학교) 오성권 (수원대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제4호
발행연도
2018.8
수록면
335 - 342 (8page)
DOI
10.5391/JKIIS.2018.28.4.335

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이 논문의 연구 히스토리 (7)

2018

차분진화를 이용한 독립성분 분석법과 선형판별 분석법 기반 부분방전 패턴 분류기 설계
정병진 ,  오성권 한국지능시스템학회 논문지 2018.08 학술저널
부분방전 패턴 분류기를 위한 퍼지 신경회로망의 설계 및 학습방법에 관한 연구
정병진 전기공 2018.01 학위논문
K-means 클러스터링 기반 소프트맥스 신경회로망 부분방전 패턴분류의 설계 : 분류기 구조의 비교연구 및 해석
정병진 ,  오성권 전기학회논문지 2018.01 학술저널

2017

독립성분분석법에 기반한 퍼지 신경회로망의 부분방전 패턴 분류기의 설계
정병진 ,  김진율 ,  오성권 정보 및 제어 논문집 2017.10 학술대회자료
부분방전 패턴인식을 위해 EMC센서를 이용한 최적화된 RBFNNs 분류기 설계
정병진 ,  이승철 ,  오성권 전기학회논문지 2017.09 학술저널
K-means 클러스터링 기반 소프트맥스 신경회로망 부분방전 패턴분류의 설계 : 분류기 구조 비교연구 및 해석
정병진 ,  이승철 ,  오성권 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2017.07 학술대회자료

2016

방사형 기저함수 신경회로망 기반 부분방전 패턴인식에 대한 연구
정병진 ,  김욱동 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2016.07 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구는 독립성분 분석법과 선형판별 분석법을 사용하여 실현된 퍼지클러스터링 기반의 신경회로망 분류기의 설계방법과 관련된다. 여기서 독립성분 분석법은 조건부 단계 전의 전처리방법으로 사용되고, 선형판별 분석법은 분류기의 결론부에서 파라미터 추정으로 이용된다. 그리고 차분진화를 통해 패턴 분류기의 최적화된 입력변수, 퍼지화계수, 및 규칙 수가 조정된다. 비감독 학습 방법인 퍼지 C-Means 클러스터링은 전체 입력공간을 부분 데이터 공간 즉 퍼지규칙의 수(혹은 클러스터 수)로 나눈다. 부분방전데이터는 PRPD 분석법을 이용하여 방전 크기와 방전 수의 정보를 받는다. MIMS 프로그램으로 3개의 특징 데이터를 추출하며, 각 데이터의 특징과 패턴을 비교 및 분석한다. 제안된 분류기의 성능평가를 위하여, 제안된 분류기와 Weka를 통해 구한 패턴 분류율의 비교결과를 나타낸다.
#독립성분 분석법 #선형판별 분석법 #차분진화 #PRPD 분석법 #퍼지 클러스터링 #웨카 #신경회로망 #Independent Component Analysis(ICA) #Linear Discriminant Analysis(LDA) #Differential Evolution(DE) #Phase Resolved Partial Discharge Analysis #Fuzzy C-Means Clustering #Weka #Neural Networks

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 부분방전 데이터 구축
3. 부분방전 검출을 위한 제안된 ICA & LDA 기반 패턴 분류기 설계
4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
5. 결론 및 향후 연구방향
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Seok-Beom Roh, Eun-Jin Hwang, Tae-Chon Ahn, “Design of Pattern Classification Rule based on Local Linear Discriminant Analysis Classifier by using Differential Evolutionary Algorithm”, Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 22, No. 1, pp. 81-86, 2012. 02. Seok-Beom Roh, Tae-Chon Ahn, “Design of Nearest Prototype Classifier by using Differential Evolutionary Algorithm”, Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 21, No. 4, pp. 487-492, 2011. 08. Sung-Hae Jun, “A Differential Evolution based Support Vector Clustering”, Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 17, No. 5, pp. 679-683, 2007. 10. EungSoo Kim, DongSun Shin, “Nonlinear and Independent Component Analysis of EEG with Artifacts”, Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 12, No. 5, pp. 442-450, 2002. 10. Hwang Jae-Seung, Kim Jae-Hyung, “A Study on the Estimation of Modal Parameters Using Independent Component Analysis Method”, ARCHITECTURAL INSTITUTE OF KOREA, Vol. 27, No. 5, pp. 27-35, 2011. 05.

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