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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제16권 제6호
발행연도
2006.12
수록면
777 - 784 (8page)

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본 논문에서는 부분최소법 (PLS: Partial least square)과 C-퍼지 모델트리를 적용하여 클로로필-a 농도의 예측 모델을 제안한다. 제안된 방법은 모든 입력속성을 고려하여 퍼지 클러스터에 의해 계산된 중심벡터를 설정한 후, 각각의 중심벡터들과 입력속성간의 소속도를 이용하여 내부 노드를 형성하고, 형성된 내부노드에서 PLS를 적용하여 지역모델(Local model)을 구축한다. 노드의 분리기준으로서 부모노드(parent node)에서 구축된 모델에서 계산된 에러값이 자식노드(child node)에서 계산된 에러값보다 클 경우에 분기가 이루어진다. 최종 단계에서는 임의의 입력데이터와 잎노드에서 계산된 클러스터 중심값과 비교하여 소속도가 높은 클러스터에 속한 지역모델을 선택하여 출력값을 예측한다. 제안된 방법의 우수성을 보이 기 위해 수질 데이터를 대상으로 실험한 결과 기존의 모델트리 방식에 비하여 향상된 성능을 보임을 알 수 있었다.
#모델트리 #퍼지 클러스터 #퍼지 모델트리 #부분최소법 #Model Tree #Fuzzy Cluster #Fuzzy Model Tree #Partial Least Square

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 모델트리와 PLS기반 c-퍼지 모델트리
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고문헌
저자소개

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