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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.10
- 수록면
- 536 - 541 (6page)
이용수
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기상레이더를 통해 취득된 데이터에는 지형에코, 파랑에코, 이상에코, 그리고 청전에코등이 존재한다. 각 에코는 여러 종류의 비강수에코이고, 이 비강수에코를 제거하기 위해 각 에코들의 특성을 분석하였다. 기상레이더 데이터는 매우 방대한 양이기 때문에 전처리 절차를 통해 분석된다. 본 논문에서는 클러스터링 기반 방사형 기저함수 신경회로망(RBFNNs : Radial Basis Function Neural Networks)과 에코 판단 모듈을 이용하여 기상레이더 데이터에서 강수에코와 비강수에코들을 구별하기 위한 에코 패턴분류기를 설계하였다. HCM(Hard C-Mean) 클러스터링 기반 RBFNNs와 FCM(Fuzzy C-Mean) 클러스터링 기반 RBFNNs를 이용하여 출력성능은 비교 및 분석된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 기상레이더 데이터의 특성분석 및 입력데이터 생성
3. 클러스터링 기반 방상형 기저함수 신경회로망
4. 에코판단 모듈
5. 시뮬레이션 및 결과
6. 결론
References
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