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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1993년도 가을 학술발표논문집 제20권 제2호
발행연도
1993.10
수록면
1,251 - 1,254 (4page)

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인공신경망은 학습(learning), 일반화(generalization), 결함허용(fault tolerance) 및 병렬처리(parallelism)등의 장점을 갖는다. 반면에 학습 및 인식 과정에서의 설명기능이 없으며 학습속도가 느린 단점을 갖는다. 이에 본 연구에서는 학습 속도 및 인식률의 향상을 위해 최적 인공 신경망 구성을 위한 알고리즘을 제시한다. 또한, 학습 및 인식 과정에서의 설명기능 추가를 위하여 퍼지 이론을 도입한다. 이를 바탕으로 학습의 효율성을 높이고 인식을 향상을 위한 FCES(Fuzzy Connectionist Expert System)를 설계한다.

목차

요약

1. 서론

2. FCES의 설계방법

3. FCES의 설계

4. 결론

참고문헌

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