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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.9
- 수록면
- 33 - 38 (6page)
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FCM 기반하이브리드 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 알고리즘을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력 벡터와 중간층의 노드 중에서 중심과 입력 벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습구조인 Max_Min 신경망은 중간층의 승자 뉴런이 입력벡터로 적용된다. 그러나 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우에는 학습성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 향상시키기 위해 퍼지 논리 시스템을 이용한 학습률 자동 조정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 0.1보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성의 총 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 컨테이너에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 인식 및 성능평가 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 문자 패턴 인식에 효과적임을 확인할 수 있었다.
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참고문헌 (9)
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1. [단행본] - D. K. Arun / 2001 / Computer Vision and Fuzzy-Neural Systems / Prentice Hall PTR
2. [학술지(정기간행물)] - D. Q Zhang / 2003 / Clustering Incomplete Data Using Kernel-Based Fuzzy C-means Algorithm / Neural Processing Letters 18 (3) : 155 ~ 162
3. [학술대회논문] - L. S. Hsu / 1992 / Fuzzy Neural-Logic System / Proceedings of IJCNN 1 : 254 ~ 250
4. [학술대회논문] - A. Blanco / 1994 / Solving fuzzy relational equations by max-min neural networks / Proceedings of IEEE World Congress on Computational Intelligence 3 : 1737 ~ 1742
5. [학술대회논문] - K. B. Kim / 1997 / A Fuzzy Competitive Backpropagation using Nervous System / Proceedings of World Congress on Systems Simulation : 188 ~ 193
2. [학술지(정기간행물)] - D. Q Zhang / 2003 / Clustering Incomplete Data Using Kernel-Based Fuzzy C-means Algorithm / Neural Processing Letters 18 (3) : 155 ~ 162
3. [학술대회논문] - L. S. Hsu / 1992 / Fuzzy Neural-Logic System / Proceedings of IJCNN 1 : 254 ~ 250
4. [학술대회논문] - A. Blanco / 1994 / Solving fuzzy relational equations by max-min neural networks / Proceedings of IEEE World Congress on Computational Intelligence 3 : 1737 ~ 1742
5. [학술대회논문] - K. B. Kim / 1997 / A Fuzzy Competitive Backpropagation using Nervous System / Proceedings of World Congress on Systems Simulation : 188 ~ 193
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