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한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.5 No.1
발행연도
2005.3
수록면
52 - 58 (7page)

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We have developed a Group Method of Data Handling (GMDH) type algorithm for designing multi-layered neural networks. The algorithm is general enough that it will accept any number of inputs and any sized training set. Each neuron of the resulting network is a function of two of the inputs to the layer. The equation for each of the neurons is a quadratic polynomial. Several forms of the equation are tested for each neuron to make sure that only the best equation of two inputs is kept. All possible combinations of two inputs to each layer are also tested. By carefully testing each resulting neuron, we have developed an algorithm to keep only the best neurons at each level. The algorithm’s goal is to create as accurate a network as possible while minimizing the size of the network. Software was developed to train and simulate networks using our algorithm. Several applications were modeled using our software, and the result was that our algorithm succeeded in developing small, accurate, multi-layer networks.
#Neural Networks #Group Method of Data Handling #GMDH #Simulations #Modeling

목차

Abstract
1. Introduction
2. NEURAL NETWORKS
3. GROUP METHOD OF DATA HANDLING
4. THE GMDH TYPE ALGORITHM
5. APPLICATIONS
6. CONCLUSIONS
REFERENCES

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
, 1995. , Pattern Recognition using Neural Networks in C++ google schola , , Heuristic self-organization in problems of engineering cybernetics 6 (2) : 207 1970 ~ 219 google schola , 2000. , Estimating Missing Weather Data for Agricultural Simulations Using Group Method of Data Handling 39 : 1176 ~ 1184 google schola , 1999. , Logistic GMDH-type neural networks and their application to the identification of the X-ray film characteristic curve man : 437 ~ 442 google schola , pp.198-205 , GMDH-type Neural Network Algorithm with Sigmoid Functions 7 no. 4 : 2003 ~ google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-028-014868863