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
오성권 (수원대학교) 김영훈 (수원대학교) 박호성 (수원대학교) 김정태 (대진대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제60권 제3호
발행연도
2011.3
수록면
639 - 647 (9page)

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.
#Radial Basis Function(RBF) Neural networks #Data-centroid #Extended polynomial type #K-means clustering #Particle Swarm Optimization(PSO) #PSO-based design procedure #Standard least square method #Nonlinear process data

목차

Abstract
1. 서론
2. 일반적인 RBF 신경회로망 구조와 설계
3. 데이터 중심 다항식 확장형 RBF 신경회로망의 최적화
4. 데이터 중심 다항식 확장형 RBF 신경회로망
5. 시뮬레이션 및 결과 고찰
6. 결론
감사의 글
참고문헌
저자소개

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
T. Tagaki / 1985 / Fuzzy identification of system and its applications to modeling and control / IEEE Trans. Syst. Cybern 15(1):116~132 google schola H. Nomura / 1990 / A self-tuning method of fuzzy reasoning by method of the steepest descent and its application to moving obstacle avoidance / 6th Fuzzy System Symposium :423~426 google schola M. C. Mackey / 1977 / Oscillation and chaos in physiological control system / Science 197:287~289 google schola G. Vachtsevanos / 1995 / Prediction of gas turbine NOx emissions using polynomial neural network google schola J.S.R.Jang / 1993 / ANFIS:Adaptive-network-based fuzzy inference systems / IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics 23:665~685 google schola

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

정보 입자화를 통한 방사형 기저 함수 기반 다항식 신경 회로망의 진화론적 설계
박호성 ,  진용하 ,  오성권 전기학회논문지 2011 .04
FCM기반 퍼지추론 시스템의 구조 설계 : WLSE 및 LSE의 비교 연구
김욱동 ,  오성권 ,  김현기 전기학회논문지 2010 .05
Reducing the Search Space for Pathfinding in Navigation Meshes by Using Visibility Tests
Hyungil Kim ,  Kyeonah Yu ,  Juntae Kim Journal of Electrical Engineering & Technology 2011 .11
열차추진시스템에서 Switched Reluctance Motor의 속도제어를 위한 제어기 설계
김성수 ,  김민석 ,  이종우 전기학회논문지 P 2011 .09
차단기와 리클로져의 통신을 이용한 루프 배전계통의 보호협조 적용시 신뢰도 비교에 관한 연구
이희태 ,  문종필 전기학회논문지 P 2011 .09

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2012-560-004358025