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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
송찬석 (수원대학교) 김현기 (수원대학교) 오성권 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제64권 제9호
발행연도
2015.9
수록면
1,337 - 1,346 (10page)

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In this paper, pattern classifier is designed to classify precipitation and non-precipitation events from weather radar data. The proposed classifier is based on Fuzzy Neural Network(FNN) and consists of three FNNs which operate in parallel. In the proposed network, the connection weights of the consequent part of fuzzy rules are expressed as two polynomial types such as constant or linear polynomial function, and their coefficients are learned by using Least Square Estimation(LSE). In addition, parametric as well as structural factors of the proposed classifier are optimized through Differential Evolution(DE) algorithm. After event classification between precipitation and non-precipitation echo, non-precipitation event is to get rid of all echo, while precipitation event including non-precipitation echo is to get rid of non-precipitation echo by classifier that is also based on Fuzzy Neural Network. Weather radar data obtained from meteorological office is to analysis and discuss performance of the proposed event and echo patter classifier, result of echo pattern classifier compare to QC(Quality Control) data obtained from meteorological office.

목차

Abstract
1. 서론
2. 기상데이터 구축 및 전 처리 과정
3. 퍼지 뉴럴 네트워크(FNN)의 구조와 학습 방법
4. 최적화된 퍼지 뉴럴 네트워크 기반 사례 분류기의 설계
5. 실험 및 결과 고찰
6. 결론
References

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