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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제16권 제1호
발행연도
2006.5
수록면
109 - 112 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (8)

2012

결정경계선에서 부터 데이터까지의 거리를 고려한 학습법칙을 사용한 퍼지 신경회로망
김용수 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2012.11 학술대회자료

2006

클래스간의 거리를 고려한 학습법칙을 사용한 퍼지 신경회로망 모델
김용수 ,  백용선 ,  이세열 한국지능시스템학회 논문지 2006.08 학술저널
클래스간의 거리를 고려한 학습법칙을 사용한 퍼지 신경회로망 모델
김용수 ,  백용선 ,  이세열 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2006.05 학술대회자료

2005

비대칭 퍼지 학습률을 이용한 퍼지 신경회로망 모델
김용수 한국지능시스템학회 논문지 2005.12 학술저널
비대칭 퍼지 학습률을 이용한 퍼지 신경회로망 모델
김용수 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2005.11 학술대회자료
LVQ(Learining Vector Quantization)을 퍼지화한 학습 법칙을 사용한 퍼지 신경회로망 모델
김용수 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2005.05 학술대회자료

2001

Underutilization 문제를 해결한 퍼지 신경회로망 모델
김용수 ,  함창현 ,  백용선 한국지능시스템학회 논문지 2001.08 학술저널

2000

조건 확률을 퍼지화한 학습 법칙을 사용하는 퍼지 신경회로망 모델
김용수 ,  함창현 ,  백용선 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2000.05 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 클래스들의 대표값들과 입력 벡터와의 거리를 사용한 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 이 새로운 퍼지 학습을 supervised IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경 회로망에 적용하였다. 이 새로운 신경회로망은 안정성을 유지하면서도 유연성을 가지고 있다. iris 데이터를 사용하여 테스트한 결과 supervised IAFC 신경회로망 4는 오류 역전파 신경회로망과 LVQ 알고리즘보다 성능이 우수하였다.
#Fuzzy Learning Vector Quantization. Supervised IAFC Neural Network 4 #Learning Rule

목차

요약
1. 서론
2. Supervised IAFC 신경회로망 4
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고 문헌

참고문헌 (0)

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