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한국지능정보시스템학회 지능정보연구 한국지능정보시스템학회논문지 제11권 제2호
발행연도
2005.11
수록면
81 - 103 (23page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2005

영상 인식을 위한 생리학적 퍼지 신경망
김광백 ,  문용은 ,  박충식 지능정보연구 2005.11 학술저널
영상 인식을 위한 생리학적 퍼지 신경망
김광백 ,  문용은 ,  박충식 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2005.05 학술대회자료

초록· 키워드

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신경계의 뉴런 구조는 흥분 뉴런과 억제 뉴런으로 구성되며 각각의 흥분 뉴런과 억제 뉴런은 주동근 뉴런(agonistic neuron)에 의해 활성화되며 길항근 뉴런(antagonist neuron)에 의해 비활성화 된다. 본 논문에서는 인간 신경계의 생리학적 뉴런 구조를 분석하여 퍼지 논리를 이용한 생리학적 퍼지 신경망을 제안한다. 제안된 구조는 주동근 뉴런에 의해 흥분 뉴런이 될 수 있는 뉴런들을 선택하여 흥분시켜 출력층으로 전달하고 나머지 뉴런들을 억제시켜 출력층에 전달시키지 않는다. 신경계를 기반으로 한 제안된 생리학적 퍼지 신경망의 학습구조는 입력층, 학습 데이터의 특징을 분류하는 중간층, 그리고 출력층으로 구성된다. 제안된 퍼지 신경망의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 정확성이 요구되는 의학의 한 분야인 기관지 편평암 영상 인식과 영상 인식의 주요 응용 분야인 차량번호판 인식에 적용하여 기존의 신경망과 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과에서는 제안된 생리학적 퍼지 신경망이 기존의 신경망보다 학습 시간과 수렴성이 개선되었을 뿐만 아니라, 인식에 있어서도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

목차

국문초록

1. 서론

2. 관련 연구

3. 생리학적 퍼지 신경망

4. 실험 및 결과

5. 결론 및 향후 연구 방향

참고문헌

Abstract

참고문헌 (0)

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