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논문 기본 정보

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저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제1권 제3호
발행연도
2008.12
수록면
69 - 76 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2008

Mountain Clustering 기반 퍼지 RBF 뉴럴네트워크의 동정
최정내 ,  오성권 ,  김현기 한국정보전자통신기술학회 논문지 2008.12 학술저널
Subtractive Clustering 알고리즘을 이용한 퍼지 RBF 뉴럴네트워크의 동정
최정내 ,  오성권 ,  김현기 대한전기학회 학술대회 논문집 2008.10 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 Mountain clustering 알고리즘을 이용한 Fuzzy Radial Basis Function Neural Network(FRBFNN)의 규칙 수를 자동생성 방법을 제시한다. FRBFNN은 기존 RBFNN에서 가우시안이나 타원형 형태의 특정 RBF를 사용하는 구조와 달리 클러스터의 중심값과의 거리에 기반을 둔 멤버쉽함수를 사용하여 전반부의 공간 분할 및 활성화 레벨을 결정한다. 또한 분할된 로컬영역에서의 입출력 특성을 나타내는 퍼지규칙의 후반부로서 고차 다항식을 고려하였다. 본 논문에서는 데이터의 밀집도에 기반을 두어 클러스터링을 수행하는 Mountain clustering 알고리즘을 사용하여 적합한 퍼지 규칙(클러스터)의 수와 클러스터의 중심값을 자동적으로 생성하는 방법을 제안한다. Mountain clustering으로부터 구해진 클러스터의 중심은 멤버쉽 값을 결정하는데 사용되며, Weighted Least Square Estimator (WLSE) 알고리즘을 사용하여 후반부 다항식의 계수를 추정한다. 제안된 알고리즘은 비선형 함수 모델링에 적용하여 성능의 우수성과 알고리즘의 타당성을 보인다.
#Fuzzy Radial Basis Function Neural Network(FRBFNN) #Mountain clustering algorithm #Weighted Least Square Estimator (WLSE)

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