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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
고준현 김현기 (수원대학교) 오성권 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제64권 제7호
발행연도
2015.7
수록면
1,114 - 1,124 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (11)

2015

기상레이더를 이용한 뉴로-퍼지 알고리즘 기반 강수/비강수 패턴분류 시스템 설계 : 사례 분류기 및 에코 분류기
고준현 ,  김현기 ,  오성권 전기학회논문지 2015.07 학술저널
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2014

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고준현 ,  송찬석 ,  오성권 한국지능시스템학회 논문지 2014.10 학술저널
기상레이더 데이터를 이용하여 입자 군집 알고리즘의 도움으로 실현된 Type-2 퍼지 RBFNN 에코 패턴분류기 설계
고준현 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2014.07 학술대회자료
기상레이더 데이터의 에코 분류 방법에 의한 RBFNN 기반 패턴 분류기의 설계
고준현 ,  오성권 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2014.04 학술대회자료

2013

기상레이더를 이용한 뉴로-퍼지 알고리즘 기반 에코 분류기
고준현 ,  오성권 ,  김현기 정보 및 제어 논문집 2013.10 학술대회자료
기상레이더를 이용한 뉴로-퍼지 알고리즘 기반 에코 분류기
고준현 ,  오성권 ,  김현기 대한전기학회 학술대회 논문집 2013.10 학술대회자료
퍼지 뉴럴네트워크를 이용한 에코 패턴분류기 설계
고준현 ,  오성권 ,  이용희 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2013.10 학술대회자료
벌 군집 알고리즘을 이용한 다항식 방사형 기저함수 신경회로망 기반 초단기 호우 예측 패턴 분류기 설계
고준현 ,  오성권 ,  김현기 대한전기학회 학술대회 논문집 2013.07 학술대회자료
퍼지 클러스터링 기반 최적화된 다항식 방사형 기저 함수 신경회로망에 의한 강수량 예측 모델 설계
고준현 ,  오성권 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2013.04 학술대회자료
공간 탐색 진화 알고리즘을 이용한 퍼지 클러스터링 기반 다항식 방사형 기저 함수 신경회로망 : 강수량 예측모델 설계와 해석
고준현 ,  김현명 ,  오성권 대한전자공학회 학술대회 2013.04 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, precipitation / non-precipitation pattern classification of meteorological radar data is conducted by using neuro-fuzzy algorithm. Structure expression of meteorological radar data information is analyzed in order to effectively classify precipitation and non-precipitation. Also diverse input variables for designing pattern classifier could be considered by exploiting the quantitative as well as qualitative characteristic of meteorological radar data information and then each characteristic of input variables is analyzed. Preferred pattern classifier can be designed by essential input variables that give a decisive effect on output performance as well as model architecture. As the proposed model architecture, neuro-fuzzy algorithm is designed by using FCM-based radial basis function neural network(RBFNN). Two parts of classifiers such as instance classifier part and echo classifier part are designed and carried out serially in the entire system architecture. In the instance classifier part, the pattern classifier identifies between precipitation and non-precipitation data. In the echo classifier part, because precipitation data information identified by the instance classifier could partially involve non-precipitation data information, echo classifier is considered to classify between them. The performance of the proposed classifier is evaluated and analyzed when compared with existing QC method.
#Precipitation echo #Non-precipitation echo #FCM #RBFNN #PSO #Instance classification #Echo classification

목차

Abstract
1. 서론
2. 기상레이더 데이터를 이용한 특성분석
3. 사례 분류 및 에코 분류를 위한 RBFNN의 구조 및 설계
4. PSO를 이용한 RBFNN의 파라미터 최적화
5. 전반적인 기상레이더를 이용한 강수/비강수 패턴분류기의 설계과정
6. 실험 및 결과고찰
7. 결론
References

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