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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박호성 (수원대학교) 오성권 (수원대학교) 김현기 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제59권 제2호
발행연도
2010.2
수록면
436 - 444 (9page)

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In this study, we introduce and discuss a concept of a granular-oriented radial basis function neural networks (GRBF NNs). In contrast to the typical architectures encountered in radial basis function neural networks(RBF NNs), our main objective is to develop a design strategy of GRBF NNs as follows : (a) The architecture of the network is fully reflective of the structure encountered in the training data which are granulated with the aid of clustering techniques. More specifically, the output space is granulated with use of K-Means clustering while the information granules in the multidimensional input space are formed by using a so-called context-based Fuzzy C-Means which takes into account the structure being already formed in the output space. (b) The innovative development facet of the network involves a dynamic reduction of dimensionality of the input space in which the information granules are formed in the subspace of the overall input space which is formed by selecting a suitable subset of input variables so that the this subspace retains the structure of the entire space. As this search is of combinatorial character, we use the technique of genetic optimization to determine the optimal input subspaces. A series of numeric studies exploiting some nonlinear process data and a dataset coming from the machine learning repository provide a detailed insight into the nature of the algorithm and its parameters as well as offer some comparative analysis.
#Radial basis function neural network #Proximity #Context-based fuzzy C-means clustering #Information granules #Genetic algorithm

목차

Abstract
1. 서론
2. 일반적인 방사형 기저 함수 신경회로망
3. 입자화 중심 데이터 처리 기법
4. 정보 유사성 기반 차원성 축소
5. 입자화 중심 방사형 기저 함수 신경회로망의 형태
6. 유전자 알고리즘
7. 시뮬레이션 및 결과고찰
8. 결론
감사의 글
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