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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제17권 제7호
발행연도
2007.12
수록면
970 - 976 (7page)

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본 연구에서는 퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 다항식 네트워크 패턴 분류기(Polynomial Network Pattern Classifier; PNC)를 설계하고 Particle Swarm Optimization 알고리즘을 이용하여 PNC 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, FCM 클러 스터링의 퍼지화 계수(fuzzification Coefficient)를 최적화한다. 제안된 PNC 구조는 FCM 클러스터링에 기반 한 분할 함수를 활성 함수로 사용하며, 다항식 함수로 구성된 연결가중치를 사용함으로서 기존 신경회로망 분류기의 선형적인 특성을 개선한다. PNC 구조는 언어적 해석관점에서 “If-then”의 퍼지 규칙으로 표현되며 퍼지 추론 메커니즘에 의해 구동된다. 즉 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 나뉘어 네트워크 구조가 형성된다. 조건부는 FCM 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 마지막으로, 네트워크의 최종출력은 추론부의 퍼지추론에 의한다. 제안된 PNC는 다항식 기반 구조의 퍼지 추론 특성으로 인해 출력 공간상에 비선형 판별 함수(nonlinear discernment function)가 생성되어 분류기로서의 성능을 높인다.
#Pattern Recognition #Pattern Classifier #Neural Networks #Polynomial Neural Networks #Radial Basis Function Neural Networks #Polynomial Network Pattern Classifier

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 다항식 네트워크 패턴 분류기의 구조
3. Particle Swarm Optimization
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (12)

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, 1998.07 , Conditional fuzzy clustering in the design of radial basis function neural networks 9 : 601 ~ 612 google schola , 200 , Face recognition with radical basis function neural networks 13 (3) : 697 ~ 710 google schola , 2005. , Lloyd clustering of Gauss mixture models for image compression and classification 20 : 459 ~ 485 google schola , 200 , Self organizing neurofuzzy networks in modeling software data 145 : 165 ~ 181 google schola , 1995 , Particle swarm optimization 4 : 1942 ~ 1948 google schola

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