메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
白珍烈 (수원대학교) 朴炳俊 (한국전자통신연구소) 吳聖權 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제58권 제2호
발행연도
2009.2
수록면
399 - 406 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
In this study, Polynomial Radial Basis Function Neural Network(pRBFNN) based on Fuzzy Inference System is designed and its parameters such as learning rate, momentum coefficient, and distributed weight (width of RBF) are optimized by means of Particle Swarm Optimization. The proposed model can be expressed as three functional module that consists of condition part, conclusion part, and inference part in the viewpoint of fuzzy rule formed in 'If-then'. In the condition part of pRBFNN as a fuzzy rule, input space is partitioned by defining kernel functions (RBFs). Here, the structure of kernel functions, namely, RBF is generated from HCM clustering algorithm. We use Gaussian type and Inverse multiquadratic type as a RBF. Besides these types of RBF, Conic RBF is also proposed and used as a kernel function. Also, in order to reflect the characteristic of dataset when partitioning input space, we consider the width of RBF defined by standard deviation of dataset. In the conclusion part, the connection weights of pRBFNN are represented as a polynomial which is the extended structure of the general RBF neural network with constant as a connection weights. Finally, the output of model is decided by the fuzzy inference of the inference part of pRBFNN. In order to evaluate the proposed model, nonlinear function with 2 inputs, waster water dataset and gas furnace time series dataset are used and the results of pRBFNN are compared with some previous models. Approximation as well as generalization abilities are discussed with these results.
#RBF Neural Network #Fuzzy Inference System #입자군집최적화 #정보 입자화 #HCM 클러스터링

목차

Abstract
1. 서론
2. 다항식 RBF 뉴럴네트워크(pRBFNN)의 구조
3. 다항식 RBF 뉴럴네트워크(pRBFNN)의 설계
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
감사의 글
참고문헌
저자소개

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

WFSO 알고리즘을 이용한 인공 신경망의 학습
장현우 ,  정성훈 Proceedings of KIIT Conference 2017 .06
AHP 방법을 이용한 RFID/USN 유망서비스 분석
임명환 ,  박용재 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2009 .05
BcN 표준모델에서 서비스별 품질 차별화 보장 방안
이규욱 ,  오행석 한국엔터테인먼트산업학회논문지 2009 .06
멀티미디어 통신을 위한 RTP 패킷 기반의 정밀한 오디오/비디오 동기화 기법
서광덕 ,  지원섭 ,  정순흥 멀티미디어학회논문지 2009 .05
융복합 시대의 문화콘텐츠 R&D 전략
임명환 ,  박용재 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 2009 .05

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2010-560-002243467