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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박호성 (수원대학교) 정윤도 (수원대학교) 김현기 (수원대학교) 오성권 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제59권 제7호
발행연도
2010.7
수록면
1,320 - 1,326 (7page)

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In this paper, we develop a design methodology of granular-based neurocomputing networks realized with the aid of the clustering techniques. The objective of this paper is modeling and evaluation of approximation and generalization capability of the Linear-Type Superconducting Power Supply (LTSPS). 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 underlying design tool guiding the development of the granular-based neurocomputing networks revolves around the Fuzzy C-Means (FCM) clustering method and the Radial Basis Function (RBF) neural network. 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 membership values of the input space with the aid of FCM clustering. To modeling and evaluation of performance of the linear-type superconducting power supply using the proposed network, we describe a detailed characteristic of the proposed model using a well-known NASA software project data.

목차

Abstract
1. 서론
2. 리니어형 초전도 전원장치
3. 일반적인 방사형 기저 함수 기반 신경 회로망
4. 정보 유사성 기반 차원성 축소
5. 입자화 기반 Neurocomputing network 설계
6. 시뮬레이션 및 결과고찰
7. 결론
감사의 글
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