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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박상범 (수원대학교) 오성권 (수원대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제29권 제3호
발행연도
2019.6
수록면
163 - 169 (7page)
DOI
10.5391/JKIIS.2019.29.3.163

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이 논문의 연구 히스토리 (13)

2021

퍼지 클러스터링 기반 신경회로망 패턴분류기 설계: 최소 제곱 추정과 순차적 최소 최적화의 비교 연구
박상범 ,  김은후 ,  오성권 정보 및 제어 논문집 2021.10 학술대회자료
퍼지 클러스터링 기반 신경회로망 패턴분류기 설계: 최소 제곱 추정과 순차적 최소 최적화의 비교 연구
박상범 ,  김은후 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.10 학술대회자료
지역 가중 최소 제곱 추정을 사용한 방사형 기저함수 신경회로망 모델 설계
박상범 ,  김은후 ,  오성권 정보 및 제어 논문집 2021.04 학술대회자료
지역 가중 최소 제곱 추정을 사용한 방사형 기저함수 신경회로망 모델 설계
박상범 ,  김은후 ,  오성권 대한전기학회 워크샵 2021.04 학술대회자료

2020

Rough Set 전처리를 이용한 퍼지 방사형 기저함수 신경회로망 분류기 설계
박상범 ,  김은후 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2020.07 학술대회자료

2019

퍼지 c-회귀 모델 클러스터링을 사용한 컨텍스트 정보 기반 신경회로망 모델 설계
박상범 ,  오성권 정보 및 제어 논문집 2019.10 학술대회자료
오차 보상을 위한 보상기 기반 방사형 기저함수 신경회로망 분류기 설계
박상범 ,  오성권 한국지능시스템학회 논문지 2019.06 학술저널
얼굴인식을 위한 방사형 기저함수 신경회로망 분류기 : 2차원 전처리 알고리즘을 사용한 비교 연구
박상범 ,  오성권 한국지능시스템학회 논문지 2019.04 학술저널

2018

노이즈에 강인한 방사형 기저함수 신경회로망 모델 설계
박상범 ,  권학주 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2018.07 학술대회자료
전처리 알고리즘을 이용한 퍼지 클러스터링 기반 방사형 기저함수 신경회로망 패턴분류기 설계에 관한 연구
박상범 전기공학과 2018.01 학위논문

2017

RBFNNs 패턴분류기 구조 설계 : 선형판별 분석법과 최소자승법의 비교연구
박상범 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2017.07 학술대회자료
증분형 K-means 클러스터링 기반 방사형 기저함수 신경회로망 모델 설계
박상범 ,  이승철 ,  오성권 전기학회논문지 2017.05 학술저널

2016

증분형 K-means 클러스터링 기반 방사형 기저함수 신경회로망 모델 설계
박상범 ,  오성권 ,  김현기 대한전기학회 학술대회 논문집 2016.07 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 효과적인 오차 보상을 위한 퍼지 보상기 기반 방사형 기저함수 신경회로망(RBFNN) 분류기를 설계한다. 오차는 실제 출력과 RBFNN 분류기에서 구한 출력의 차이를 의미하고 이는 보상기의 교사신호로 간주한다. 교사신호를 기반으로, 보상기는 최소자승법을 사용하여 연결가중치를 추정하고 보상기의 출력을 계산한다. 보상기는 퍼지집합기반 신경회로망(FsNN) 분류기를 사용하였다. RBFNN 분류기와 보상기의 연결가중치는 상수항(Constant)을 사용하여 학습하였다. 본 연구에서는 UCI repository에서 얻은 다양한 기계학습 데이터를 사용하여 보상기 기반 방사형 기저함수 신경회로망 분류기의 분류지수를 평가한다. 보상기 기반 RBFNN 분류기는 기존에 사용한 RBFNN 분류기에 비해 제안된 분류기와의 분류지수와 성능지수를 비교하는 관점에서 우수성을 보여준다.
#오차 #보상기 #방사형 기저함수 신경회로망 #퍼지집합기반 신경회로망 #Error #Compensator #Radial basis function neural network(RBFNN) #Fuzzy set-based neural network(FsNN)

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 보상기 기반 방사형 기저함수 신경회로망 분류기 설계
3. FCM 클러스터링을 사용한 적합도 계산과 최소자승법을 사용한 연결가중치 추정
4. 실험 및 결과고찰
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
Y.-H. Jang, J.-Y. Kim and S.-K. Oh, “A Study on Information Data Segmentation Method Using Optimization Algorithm”, Journal of KIIS, Vol. 28, No. 4, pp. 321-327, August 2018. google schola Dua, D. and Karra Taniskidou, E. UCI Machine Learning Repository [http://archive.ics.uci.edu/ml]. C.-C. Lee, P.-C. Chung, J.-R. Tsai and C.-I. Chang, “Robust Radial Basis Function Neural Network”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B（Cybernetics), Vol. 29, No. 6, pp. 674-685, Dec 1999. google schola J.-B. Kim, S.-K. Oh, and H.-K. Kim, “Stacked Autoencoderbased RBFNNs Pattern Classifier Using ABC Algorithm”, Proceedings of KIIS Spring Conference, Vol. 25, No. 1, pp. 66- 67, April 2015. google schola S.-H. Guk, S.-B. Park, B.-J. Jeong, and S.-K. Oh, “Design of RBFNN Pattern Classifier Based on HCM Clustering Using FTIR Spectroscopy”, Proceedings of KIIS Spring Conference, Vol. 26, No. 1, pp. 113-114, April 2016. google schola

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