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In this paper, we develop a design methodology of Granular-based Radial Basis Function Neural Networks(GRBFNN) by context-based clustering. In contrast with the plethora of existing approaches, here we promote a development strategy in which a topology of the network is predominantly based upon a collection of information granules formed on a basis of available experimental data. The output space is granulated making use of the K-Means clustering while the input space is clustered with the aid of a so-called context-based fuzzy clustering. The number of information granules produced for each context is adjusted so that we satisfy a certain reconstructability criterion that helps us minimize an error between the original data and the ones resulting from their reconstruction involving prototypes of the clusters and the corresponding membership values. In contrast to "standard" Radial Basis Function neural networks, the output neuron of the network exhibits a certain functional nature as its connections are realized as local linear whose location is determined by the values of the context and the prototypes in the input space. The other parameters of these local functions are subject to further parametric optimization. Numeric examples involve some low dimensional synthetic data and selected data coming from the Machine Learning repository.
목차
Abstract
1. 서론
2. Context-based 클러스터링의 사용을 통한 데이터 안에서의 입자화 구조의 표현
3. Reconstructability criterion에 의한 입자화 구조의 개선
4. 제안된 Granular-based RBF Neural Network
5. 시뮬레이션 및 결과고찰
6. 결론
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참고문헌
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참고문헌 (18)
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1. [학술지(정기간행물)] - Y. Tan / 2001 / Nonlinear blind source separation using a radial basis function network / IEEE Trans. Neural Networks 12 (1) : 124 ~ 134
2. [학술지(정기간행물)] - M. Han / 2004 / Efficient clustering of radial basis perceptron neural network for pattern recognition / Pattern Recognition 37 : 2059 ~ 2067
3. [학술지(정기간행물)] - J. M. Vilaplana / 2004 / Hyper RBF model for accurate reaching in redundant robotic systems / Neurocomputing 61 : 495 ~ 501
4. [학술지(정기간행물)] - C. C. Lee / 1999 / Robust radial basis function neural networks / IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Part B 29 (6) : 674 ~ 685
5. [학술지(정기간행물)] - S. J. Lee / 2002 / An ART-based construction of RBF networks / IEEE Trans. Neural Networks 13 (6) : 1308 ~ 1321
2. [학술지(정기간행물)] - M. Han / 2004 / Efficient clustering of radial basis perceptron neural network for pattern recognition / Pattern Recognition 37 : 2059 ~ 2067
3. [학술지(정기간행물)] - J. M. Vilaplana / 2004 / Hyper RBF model for accurate reaching in redundant robotic systems / Neurocomputing 61 : 495 ~ 501
4. [학술지(정기간행물)] - C. C. Lee / 1999 / Robust radial basis function neural networks / IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Part B 29 (6) : 674 ~ 685
5. [학술지(정기간행물)] - S. J. Lee / 2002 / An ART-based construction of RBF networks / IEEE Trans. Neural Networks 13 (6) : 1308 ~ 1321
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