Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference (한국지능시스템학회:학술대회논문집)

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
권호 표지

The Design of Genetic Fuzzy Set Polynomial Neural networks based on Information Granules and Its Application of Multi -variables System

정보 입자 기반 유전론적 퍼지 집합 다항식 뉴럴네트워크 설계와 다변수 시스템으로의 응용

  • Lee In-Tae (Dept. of Electrical Engineering. The University of Suwon) ;
  • Oh Sung-Kwun (Dept. of Electrical Engineering. The University of Suwon) ;
  • Kim Hyun-Ki (Dept. of Electrical Engineering. The University of Suwon) ;
  • Seo Ki-Sung (Dept. of Electronic Engineering. Seokyeong University)
  • Published : 2005.11.01
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Abstract

본 논문에서는 퍼지 뉴럴네트워크의 새로운 구조인 Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks(FSPNN)을 소개한다. 제안된 모델은 일반적인 최적화 방법과 정보 입자를 이용하여 네트워크를 설계한다. 최종 구조는 Fuzzy Set-based Polynomial Neuron(FSPN)을 기반으로 설계한 FPNN과 동일하다. 첫째로 FSPNS의 종합적인 설계방법(유전자 알고리즘을 이용한 최적 구조 탐색)에 대해 소개한다. FSPNN에 관계되는 입력변수의 개수, 후반부 다항식의 차수, 멤버쉽 함수의 수 그리고 입력변수 개수에 따른 입력변수를 유전자 알고리즘을 통하여 동조한다. 두 번째로, 입력 변수의 개별적인 퍼지 규칙 형성과 퍼지 공간 분할 및 삼각형 멤버쉽 함수의 초기 정점을 HCM 클러스터링을 통한 Information Granules로 정의한다. 또한 데이터 입자의 중심을 이용하여 후반부의 구조를 결정한다. 이 네트워크의 성능은 기존에 퍼지 또는 뉴로퍼지 모델링에서 실험된 모델링 표준치를 이용하여 평가한다.

Keywords