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학술저널
저자정보
염찬욱 (조선대학교) 곽근창 (조선대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제2호(JKIIT, Vol.18, No.2)
발행연도
2020.2
수록면
17 - 23 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2020.18.2.17

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본 논문은 점진적 입자 모델을 설계하기 위해 선형회귀(LR: Linear Regression)와 국소 입자모델(LGM: Local Granular Model)을 결합한다. 여기서, 국소 입자모델은 자동적인 지식생성을 위해 밀도 피크의 빠른 탐색에 근거한 컨텍스트기반 퍼지 클러스터링(Context-based fuzzy clustering)에 의해 설계되어진다. 이 클러스터링방법은 선형회귀에서 얻어진 예측 오차정보로부터 출력의 정보입자(Information granules)를 생성하고 밀도피크들을 빠르게 탐색하여 각 정보입자에 대응하는 타당한 클러스터들을 구할 수 있다. 이렇게 함으로써, 각 컨텍스트에서 생성되는 클러스터의 수가 같게 되는 문제점을 해결할 수 있으며, 각각의 클러스터들은 국소 입자모델의 특성을 나타내는 언어적인 퍼지 if-then규칙으로써 사용되어진다. 예측 성능평가를 위해, 비선형회귀 문제인 실세계 응용을 다루고 제안된 점진적 입자모델의 설계에서 효율적인 지식생성을 통해 유용성과 우수성을 증명하고자 한다.
#automatic knowledge generation #incremental granular model #local granular model #information granules

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 점진적 입자모델의 구조와 설계
Ⅲ. 밀도 피크의 빠른 탐색에 근거한 컨텍스트 기반 퍼지 클러스터링
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
J. T. Yao / 2013 / Granular computing : perspectives and challenges / IEEE Transactions on Cybernetics 43(6):1977~1989 google schola W. Pedrycz / 2008 / Handbook of Granular Computing / John Wiley & Sons google schola X. Zhu / 2018 / Granular models and granular outliers / IEEE Transactions on Fuzzy Systems 26(6):3835~3846 google schola X. Hu / 2017 / Granular fuzzy rule-based models : A study in a comprehensive evaluation and construction of fuzzy models / IEEE Transactions on Fuzzy Systems 25(5):1342~1355 google schola X. Zhu / 2017 / Granular encoders and decoders : A study in processing information granules / IEEE Trans. on Fuzzy Systems 25(5):1115~1126 google schola

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