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퍼지신경망 모형은 인공신경망의 네트워크 구조 표현방법 및 학습알고리듬과 퍼지시스템의 추론방법을 통합한 모형으로 제어 및 예측분야에 성공적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 퍼지신경망 모형 중 우수한 예측정확도로 인해 최근 각광받고 있는 ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)모형을 기반으로 하는 분류모형을 설계하고 기존의 분류기법(C5.0 의사결정나무)과 비교하여 분류 정확성 관점에서 평가한다. ANFIS 추론의 경우, 최종 결과값이 계급값이 아닌 연속형 변수값을 취하게 되므로 산출된 결과값을 이용하여 적절한 계급값을 할당하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 의사결정나무기법을 이용하여 계급값을 할당하는 방식과 군집분석을 이용하여 계급값을 할당하는 두 가지 방식을 제안하고 두 가지 데이터 세트에 적용하여 ANFIS를 기반으로 한 분류모형의 정확도를 평가하였다.
목차
1. 서론
2. 퍼지신경망
3. ANFIS 기반 분류모형
4. 분류 정확성 평가 실험
5. 결론
참고문헌
Abstract
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참고문헌 (15)
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1. [인터넷자원] - Asuncion, A. D. J. Newman / / UCI Machine Learning Repository
2. [학술지(정기간행물)] - Atsalakis, G. S. / 2009 / Forecasting stock market short-term trends using a neuro-fuzzy based methodology / Expert Systems with Applications 36 : 10696 ~ 10707
3. [학술지(정기간행물)] - Babuška, R. / 2003 / Neuro-fuzzy methods for nonlinear system identification / Annual Reviews in Control 27 : 73 ~ 85
4. [학술지(정기간행물)] - Bersini, H. / 1997 / Now comes the time to defuzzify neuro-fuzzy models / Fuzzy Sets and Systems 90 : 161 ~ 169
5. [학술지(정기간행물)] - Chiu, S. / 1994 / Fuzzy Model Identification Based on Cluster Estimation / Journal of Intelligent and Fuzzy Systems 2 (3)
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4. [학술지(정기간행물)] - Bersini, H. / 1997 / Now comes the time to defuzzify neuro-fuzzy models / Fuzzy Sets and Systems 90 : 161 ~ 169
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