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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2008년도 추계학술대회 학술발표논문집 제18권 제2호
발행연도
2008.10
수록면
319 - 322 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2009

Interval Type-2 퍼지 집합 기반의 pRBFNN 설계
김인재 ,  오성권 ,  김현기 대한전기학회 학술대회 논문집 2009.07 학술대회자료
Interval Type-2 퍼지 집합 기반의 FCM 설계
김인재 ,  오성권 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2009.04 학술대회자료

2008

Type-2 퍼지집합 기반의 퍼지 C-Means 클러스터링의 설계
김인재 ,  오성권 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2008.10 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문 에서는 Type-2 TSK 퍼지 논리 시스템을 설계하고, 불확실한 정보를 갖는 입력 데이터에 대하여 Type-1 TSK 퍼지 논리 시스템과 성능을 비교한다. Type-1 TSK 퍼지 논리 시스템은 외부 잡음에 민감한 단점을 가지고 있는 반면, Type-2 TSK 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보를 잘 표현 할 수 있다. 따라서 Type-2 TSK 퍼지 논리 시스템을 이용하여 이러한 단점을 극복하고자 2가지의 모델을 설계한다. 첫 번째 모델은 규칙의 전ㆍ후반부가 Type-1 TSK 퍼지 집합으로 구성된 Type-1 TSK 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 두 번째는 규칙 전ㆍ후반부에 Type-2 TSK 퍼지 집합으로 구성한 Type-2 TSK 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 여기서 규칙 전반부의 입력 공간 분할에는 FCM(Fuzzy C-Means) clustering 방법을 사용하며, 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 동정한다. 또한 입력 데이터에 인위적으로 가하는 노이즈에 따른 각각 모델의 성능을 비교한다. 마지막으로 비선형 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 실험을 통하여 불확실한 정보를 다루기에 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적이라는 것을 보인다.
#Type-1 TSK 퍼지 논리 시스템 #Type-2 TSK 퍼지 논리 시스템 #Uncertainty #FCM(Fuzzy C-Means) clustering #PSO(Particle Swarm Optimization)

목차

요약
1. 서론
2. Type-1 퍼지 논리 시스템
3. Interval Type-2 FLS
4. FCM (Fuzzy C-Means) clustering Method
5. 입자 군집 최적화 (Particle Swarm Optimization) 알고리즘
6. 시뮬레이션 및 결과 고찰
감사의 글
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박건준 ,  안태천 ,  오성권 외 1명 한국지능시스템학회 논문지 2005 .02

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