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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이승철 (수원대학교) 권학주 (수원대학교) 오성권 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제64권 제10호
발행연도
2015.10
수록면
1,469 - 1,478 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

하수처리 공정을 위한 Type-2 RBF Neural Networks 모델링 설계
이승철 ,  권학주 ,  오성권 전기학회논문지 2015.10 학술저널

2014

하수처리 공정을 위한 Type-2 RBF Neural Networks 모델링 설계
이승철 ,  진용탁 ,  권학주 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2014.07 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, The methodology of Type-2 fuzzy set-based Radial Basis Function Neural Network(T2RBFNN) is proposed for Sewage Treatment Process and the simulator is developed for application to the real-world sewage treatment plant by using the proposed model. The proposed model has robust characteristic than conventional RBFNN. architecture of network consist of three layers such as input layer, hidden layer and output layer of RBFNN, and Type-2 fuzzy set is applied to receptive field in contrast with conventional radial basis function. In addition, the connection weights of the proposed model are defined as linear polynomial function, and then are learned through Back-Propagation(BP). Type reduction is carried out by using Karnik and Mendel(KM) algorithm between hidden layer and output layer. Sewage treatment data obtained from real-world sewage treatment plant is employed to evaluate performance of the proposed model, and their results are analyzed as well as compared with those of conventional RBFNN.
#Type-2 RBFNNs #KM algorithm #Back-propagation #Sewage treatment process

목차

Abstract
1. 서론
2. 하수처리 공정 방법 및 주요 인자 선정
3. Type-2 RBFNNs 모델링 설계
4. 제안된 활성오니 공정 시스템의 구조
5. 시뮬레이션 및 결과 고찰
6. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - S. K. Oh / 2011 / Polynomial-based Radial Basis Function Neural Net works realized with the Aid of Particle Swarm Optimization / Fuzzy Sets and Systems 163 : 54 ~ 77 google schola [학술지(정기간행물)] - S-K. Oh / 2011 / Polynomial based radial basis function neural networks (P-RBFNNs)realized with the aid of particle swarm optimization / Fuzzy Sets and Systems 163 (1) : 54 ~ 77 google schola [학술지(정기간행물)] - A. Sharifian / 2014 / A new power system transient stability assessment method based on Type-2fuzzy neural network estimation / International Journal of Electrical Power & Energy Systems 64 : 71 ~ 87 google schola [학술지(정기간행물)] - P. Melin / 2013 / A review on the applications of type-2 fuzzy logic in classification and pattern recognition / Expert Systems with Applications 40 (13) : 5413 ~ 5423 google schola [학술지(정기간행물)] - Janusz T. Starczewski / 2014 / Centroid of triangular and Gaussian type-2 fuzzy sets / Information Sciences 280 : 289 ~ 306 google schola

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