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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오성권 (수원대) 나현석 (수원대) 김욱동 (수원대)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제60권 제12호
발행연도
2011.12
수록면
2,352 - 2,360 (9page)

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In this paper, we introduce a comprehensive design methodology of Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN) that is based on mechanism of clustering and optimization algorithm. We can divide some clusters based on similarity of input dataset by using clustering algorithm. As a result, the number of clusters is equal to the number of nodes in the hidden layer. Moreover, the centers of each cluster are used into the centers of each receptive field in the hidden layer. In this study, we have applied Fuzzy-C Means(FCM) and K-Means(KM) clustering algorithm, respectively and compared between them. The weight connections of model are expanded into the type of polynomial functions such as linear and quadratic. In this reason, the output of model consists of relation between input and output. In order to get the optimal structure and better performance, Particle Swarm Optimization(PSO) is used. We can obtain optimized parameters such as both the number of clusters and the polynomial order of weights connection through structural optimization as well as the widths of receptive fields through parametric optimization. To evaluate the performance of proposed model, NXT equipment offered by National Instrument(NI) is exploited. The situation awareness system-related intelligent model was built up by the experimental dataset of distance information measured between object and diverse sensor such as sound sensor, light sensor, and ultrasonic sensor of NXT equipment.
#Radial basis function neural network #Fuzzy C means clustering #K-means clustering #Particle swarm optimization #NXT #Situation awareness

목차

Abstract
1. 서론
2. 클러스터링 기반 방사형 기저 함수 다항식 신경회로망의 구성
3. 클러스터링 기반 방사형 기저 함수 신경 회로망의 최적화
4. NXT 장비 센서를 이용한 실험데이터 취득 방법
5. 시뮬레이션 및 결과 고찰
5. 결론
감사의 글
참고문헌
저자소개

참고문헌 (14)

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1. [학술지(정기간행물)] - A. A. Frolov / 2007 / A Boolean Factor Analysis by Attractor Neural Network / IEEE Trans.Neural Networks 3 : 698 ~ 707 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - R. A. Aliev / 2009 / Evolutionary Algorithm-based Learning of Fuzzy Neural Networks.part 2:Recurrent Fuzzy Neural Networks / Fuzzy Sets and Systems 160 (17) : 2553 ~ 2566 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - S. B. Roh / 2010 / A Fuzzy Ensemble of Parallel Polynomial Neural Networks with Information Granules formed by Fuzzy Clustering / Knowledge-Based Systems 23 (3) : 202 ~ 219 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - S. K. Oh / 2011 / Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks(P-RBF NNs)Realized with the Aid of Particle Swarm Optimization / Fuzzy Sets and Systems 163 (1) : 54 ~ 77 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - S. K. Oh / 2011 / Genetically Optimized Hybrid Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks / Journal of the Franklin Institute 348 (2) : 415 ~ 425 google schola

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