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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제15권 제1호
발행연도
2005.2
수록면
6 - 11 (6page)

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본 논문에서는 지능형 시스템의 초기 구조 및 파라미터 최적화에 필요한 개선된 성능의 퍼지 클러스터링 방법을 제안한다. 일반적인 클러스터링의 유용한 특성을 유지하면서 시스템의 구성을 적응적으로 변화시켜 전체 시스템의 학습과 성능을 개선할 수 있도록 하였다. 특히, 클러스터링 과정에서 발생하는 초기 파라미터 결정 문제와 최적화 문제를 동시에 만족하면서 일정한 구조로 수렴하는 제안된 방법의 특성을 이용하여 지능형 모델에서 필요로 하는 조건이나 패턴의 구조를 자율적으로 추정하였다. 실험에서는 제안된 클러스터링 방법을 기존의 연구된 알고리즘과 비교하여 제안된 방법의 우수성을 보였다.
#Fuzzy clustering #Fuzzy C-means #Mountain Clustering #Chen algorithm #TSK Fuzzy model

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안된 클러스터링 알고리즘
3. 실험 및 고찰
4. 결론 및 향후 연구 과제
참고문헌
저자소개

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[학술지(정기간행물)] - / 1996. / A Neuro-Fuzzy Synergism to Intelligent Systems google schola [학술지(정기간행물)] - / 1997. / A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence google schola [학술지(정기간행물)] - / 1993. / Adaptive Network-based Fuzzy Inference System 23 (3) : 665 ~ 685 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1995. / Fuzzy Logic with Engineering Applications google schola [학술지(정기간행물)] - / 1996 / Neural Network Design google schola

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