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저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2005년 춘계학술대회논문집
발행연도
2005.5
수록면
186 - 189 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (8)

2012

결정경계선에서 부터 데이터까지의 거리를 고려한 학습법칙을 사용한 퍼지 신경회로망
김용수 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2012.11 학술대회자료

2006

클래스간의 거리를 고려한 학습법칙을 사용한 퍼지 신경회로망 모델
김용수 ,  백용선 ,  이세열 한국지능시스템학회 논문지 2006.08 학술저널
클래스간의 거리를 고려한 학습법칙을 사용한 퍼지 신경회로망 모델
김용수 ,  백용선 ,  이세열 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2006.05 학술대회자료

2005

비대칭 퍼지 학습률을 이용한 퍼지 신경회로망 모델
김용수 한국지능시스템학회 논문지 2005.12 학술저널
비대칭 퍼지 학습률을 이용한 퍼지 신경회로망 모델
김용수 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2005.11 학술대회자료
LVQ(Learining Vector Quantization)을 퍼지화한 학습 법칙을 사용한 퍼지 신경회로망 모델
김용수 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2005.05 학술대회자료

2001

Underutilization 문제를 해결한 퍼지 신경회로망 모델
김용수 ,  함창현 ,  백용선 한국지능시스템학회 논문지 2001.08 학술저널

2000

조건 확률을 퍼지화한 학습 법칙을 사용하는 퍼지 신경회로망 모델
김용수 ,  함창현 ,  백용선 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2000.05 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 LVQ를 퍼지화한 새로운 퍼지 학습 법칙들을 제안하였다. 퍼지 LVQ 학습법칙 1DMS 기존의 학습률 대신에 퍼지 학습률을 사용하였는데 이는 조건 확률을 퍼지화에 기반을 두고 있다. 퍼지 LVQ 학습법칙 2는 클래스들 사이에 존재하는 입력 벡터가 결정 경계선에 대한 정보를 더 가지고 있는 것을 반영한 것이다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙들을 improved IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하였다 Improved IAFC 신경회로망은 ART-1 (Adaptive Resonance Theory) 신경회로망과 Kohonen의 Self-Organizing Feature Map의 장점을 취합한 퍼지 신경회로망이다. 제안한 supervised IAFC 신경회로망 1 과 supervised IAFC neural 신경회로망 2의 성능을 오류 역전파 신경회로망의 성능과 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데 Supervised IAFC neural network 2 가 오류 역전파 신경회로망보다 성능이 우수함을 보여주었다.

목차

Abstract

서론

1. Supervised IAFC 신경회로망

2. 실험 및 결과

3. 결론

4. 참고문헌

참고문헌 (0)

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선택적 학습률을 활용한 학습법칙을 사용한 신경회로망
백용선 ,  김용수 한국지능시스템학회 논문지 2010 .10

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-003-017820119