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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.11
- 수록면
- 185 - 188 (4page)
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Possibilistic Fuzzy C-Means(PFCM) 알고리즘은 Fuzzy C-Means(FCM) 알고리즘의 단점인 노이즈 민감성 및 특이점 문제와 Possibilistic C-Means(PCM) 알고리즘의 초기 클러스터의 prototype에 따라 위치가 겹치는 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 하지만 이 방법 역시 퍼지화 파라미터 값에 따라 위와 같은 문제를 여전히 가지고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 단점을 보완하기 위해 PFCM 알고리즘에 Interval Type-2 퍼지 접근방법을 적용 하는 Interval Type-2 Possibilistic Fuzzy C-Means(IT2PFCM) 알고리즘을 제안 하였다. 실험을 통해 제안하는 알고리즘과 기존의 PFCM 알고리즘의 성능을 비교 결과 인식률이 향상 되었다.
목차
요약
1. 서론
2. PFCM 알고리즘
3. Interval Type-2 Fuzzy Set
4. Interval Type-2 PFCM 알고리즘
5. 실험 결과 및 분석
6. 결론
참고문헌
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