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대한전자공학회 전자공학회논문지-IE 전자공학회논문지 TE편 제38권 제4호
발행연도
2001.12
수록면
35 - 41 (7page)

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본 논문에서는 비선형 채널 등화를 다루기 위해 CFCM(Conditional Fuzzy c-means)클러스터링 기법을 이용하여 새로운 적응 뉴로-퍼지 필터를 설계하고자 한다. CFCM은 입력데이터의 성질과 출력 패턴의 성질까지도 고려한 퍼지 클러스터링 기법으로 적응 뉴로-퍼지 필터(Adaptive Neuro-Fuzzy Filter)의 구조동정을 수행한다. 파라미터 동정은 역전파 알고리즘과 RLSE(Recursive Least Square Estimate)을 이용한 하이브리드 학습을 수행한다. 이렇게 함으로서 기존의 신경회로망 필터, 퍼지 필터의 단점을 보완할 수 있고, 기존의 퍼지클러스터링과는 달리 입력데이터와 출력패턴을 동시에 고려하기 때문에 타당한 퍼지 규칙을 생성할 수 있다. 제안된 방법은 비선형 채널 등화에 적용하여 기존의 연구보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.

목차

1. 서론

2. 기존의 방법론

3. 제안된 적응 뉴로-퍼지 필터

4. 시뮬레이션 및 결과

5. 결론

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