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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김영훈 (수원대학교) 오성권 (수원대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2009년도 추계학술대회 학술발표논문집 제19권 제2호
발행연도
2009.12
수록면
195 - 198 (4page)

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본 논문에서는 타입-2 퍼지 추론 기반의 T2pRBFNN(Type-2 Polynomial Radial Basis Function Neural Network; T2pRBFNN)을 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델은 타입-2 가우시안 활성함수를 사용하며, Interval set 형태의 계수로 구성된 다항식 연결 가중치를 갖는다. 여기에서, 규칙 전반부 활성함수의 중심 선택은 C-Means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 Interval set 형태의 연결가중치 결정에는 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 최적의 모델을 설계하기 위해 PSO 알고리즘으로 학습율 및 활성함수의 활성화 영역을 동조한다. 마지막으로, 제안된 모델의 평가를 위하여 MPG 데이터를 적용하여 기존 모델과의 근사화 및 일반화 능력에 대하여 토의한다.
#Type-2 Polynomial Radial Basis Function Neural Network #Particle Swarm Optimization #C-Means 클러스터링 알고리즘 #Back-Propagation learning

목차

요약
1. 서론
2. 본론
3. 시뮬레이션 및 고찰
5. 결론
감사의 글
참고문헌

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