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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국항해항만학회 한국항해항만학회지 한국항해항만학회지 제28권 제3호
발행연도
2004.1
수록면
221 - 226 (6page)

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본 논문은 신경 회로망과 유전 알고리즘을 이용한 비선형 시스템 모델링을 다룬다. 비선형 함수의 근사성 때문에 시스템을 식별하고 제어하기 위해서 신경 회로망을 응용한 연구가 실제로 많이 이루어지고 있다. 빠른 응답시간과 최소의 오차를 위해서는 최적구조 신경 회로망을 설계하는 것이 중요하다. 유전 알고리즘은 최근에 그 단순성과 견고성 때문에 점점 많이 이용되는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 유전알고리즘을 이용하여 신경 회로망을 최적화한다. 오차와 응답시간을 최소화하는 신경 회로망 구조를 위해서 유전알고리즘의 유전자로 이진 코딩하여 최적 신경회로망을 탐색하고자 한다. 시뮬레이션을 통해서, 최적 신경회로망 구조가 비선형 시스템 식별에 효과적인 것을 입증하고자 한다.
#비선형 시스템 #신경 회로망 #유전 알고리즘 #시스템 식별 #Nonlinear system #Neural network #Genetic algorithm #System identification

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/ / A method for solution of certain nonlinear problem in least squares. Quart. Appl. Mathematics : 164 ~ 168 google schola / / H. A new method for identifying orders of input-output models for nonlinear dynamical system In proc. of the American Control Conference google schola / / J. A system identification perspective on neural net google schola / / Neural Networks for Modelling and Control of Dynamic System google schola / / System Identification - Theory for the User. Prentice Hall google schola

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