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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.1
- 수록면
- 91 - 97 (7page)
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본 논문에서는 Mackey-Glass시계열의 예측에서 유전자알고리즘을 이용하는 구조적인 동정과 뉴로퍼지에 의한 파라미터 동정의 학습방법과 하이브리드 시스템을 제안하였다. 본 방법은 두 가지로 구성되었다. 하나는 입력공간에 대한 분할을 통하여 유전 알고리즘을 이용하여 퍼지 규칙베이스를 구축하고 다른 하나는 이 규칙베이스를 토대로 기울기 최하강법을 이용하여 제어규칙의 변수에 대한 파라미터 동정이다. 제안된 방법을 성능을 검증하기 위하여 입력의 패턴을 시간간격에 따라서 x(t-3), x(t-6)과 x(t-9)의 세 가지로 구성하였다. 많은 시뮬레이션을 통하여 유전알고리즘에 의한 구조적인 동정으로 인하여 학습초기에 오차가 작은 것을 알 수 있었다. 표2에서와 같이 성능을 확인 할 수 있었다.
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참고문헌 (9)
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Li-Xin Wang / 1992 / Generating fuzzy rules by learning from examples / IEEE Trans. SMC 22(6):1414~1427
H. Ichihashi / 1991 / Iterative fuzzy modeling and a hierarchical network / Proc. of the 4th IFSA Congress, vol. Eng., Brussels :49~52
D. Araki / 1991 / A self generating method of fuzzy inference rules / Fuzzy engineering toward human friendly systems :1047~1058
M. Sugeno / 1988 / Structure identification of fuzzy model / Fuzzy sets and systems 28:15~23
H. Nomura / 1992 / A learning method of fuzzy inference rules by descent method / IEEE Int. Conf. on Fuzzy Systems(San Diego, 1992) :203~210
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