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저자정보
박호성 (수원대학교) 오성권 (수원대학교) 김현기 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 정보 및 제어 논문집 ICS 2009 정보 및 제어 심포지엄 논문집
발행연도
2009.5
수록면
258 - 260 (3page)

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본 논문에서는 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘과 context-based FCM 클러스터링 방법을 이용하여 새로운 형태의 RBF 뉴럴 네트워크의 포괄적인 설계 방법론을 소개한다. 제안된 구조는 클러스터링 기법을 기반하여 사용된 데이터의 특성에 효과적인 모델을 구축하고자 한다. 또한 유전자 알고리즘을 이용하여 모델의 최적화에 주요한 영향을 미치는 파리 미터들(-은닉층에서의 context의 수, context에 포괄되는 노드의 수, 그리고 context에 입력되는 입력변수)을 동조한다.
제안된 모델의 설계 공정은 1) K-means 클러스터링을 통한 context fuzzy set에 ... 전체 초록 보기
#K-means clustering #Radial Basis Function #Context-based FCM #Genetic algorithm #Fuzzy contexts

목차

Abstract
1. 서론
2. Granular computing에 의한 데이터 전처리
3. 유전자 알고리즘에 의한 최적화
4. Context-based RBF 뉴럴 네트워크
5. 시뮬레이션 및 결과 고찰
6. 결론
감사의 글
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최적화된 pRBF 뉴럴 네트워크에 의한 정적 상황 인지 시스템에 관한 연구
오성권 ,  나현석 ,  김욱동 전기학회논문지 2011 .12

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2010-560-002217729