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저널정보
한국융합신호처리학회 융합신호처리학회 논문지 융합신호처리학회 논문지 제7권 제2호
발행연도
2006.1
수록면
53 - 59 (7page)

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동적 신경망은 시스템 식별과 신호예측과 같이 temporal 신호처리가 요구되는 여러 분야에서 적용되어 왔다. 본 논문에서는 신경망의 동특성을 향상시키기 위해 순방향 다층 신경망의 히든 층에 감마(Gamma) 메모리 커넬을 사용하는 감마 신경망(GAM)을 제안하고, 적응필터로 제안된 신경망을 사용하여 비선형 적응예측을 다루고 있다. 제안된 신경망은 비선형 신호예측을 통해 평가되었으며, 예측성능의 상대적인 비교를 위해 순방향 신경망(FNN)과 리커런트 신경망(RNN)과 비교하였다. 시뮬레이션 결과에 의하면 GAM 신경망은 수렴속도와 예측의 정확도에서 이러한 신경망보다 더 우수한 동작을 수행함으로써, 제안된 신경망이 기존의 다층 신경망보다 비정적 신호에 대한 비선형 예측에 더 효과적인 예측모델임을 확인하였다.
#Gamma kernel #Dynamic neural networks #Adaptive filter #Nonlinear prediction

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A. D. Back / 1991. / a new neural network architecture for time series modeling 3 : 375 ~ 385 google schola A. Yazdizadeh / 2002 / Adaptive time delay neural network structures for nonlinear system identification 47 (1/4) : 207 ~ 240 google schola B. deVrias / 1994. / The gamma model - A new neural model for temporal processing 5 : 565 ~ 576 google schola E. A. Wan / 1990. / Temporal backpropagation for FIR neural networks 1 : 575 ~ 580 google schola H. G. Choi / 1998.Nov. / Nonlinear prediction of nonstationary signals using neural networks 35 (10) : 166 ~ 174 google schola

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