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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
하양 (울산과학대학교) 조현철 (울산과학대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 P 전기학회논문지 제69P권 제1호
발행연도
2020.3
수록면
27 - 32 (6page)
DOI
10.5370/KIEEP.2020.69.1.27

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Artificial neural networks technique is significantly applied to solve complicated engineering and scientific problems in the fields of pattern recognition, robot controls, autonomous driving systems, computer games, etc. This paper presents novel neural networks models employed multiple bias input channels particularly for signal processing applications. We design three types of neural networks model including single-layer and multilayer perceptron, and recurrent networks in which multiple bias signals in the first layer are transfered to the next layer. Additionally, an analytical study is carried out to seek local stability, controllability, and observability against the proposed recurrent network model. Lastly, computer simulation is numerically conducted to demonstrate reliability of the proposed 3-layer perceptron model that works to solve mapping problems

목차

Abstract
1. 서론
2. 다중 바이어스 채널을 갖는 단층 퍼셉트론 모델
3. 다중 바이어스 채널을 갖는 다층 퍼셉트론
4. 재귀형 신경회로망 모델
5. 컴퓨터 시뮬레이션
6. 결론
References

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