한국지능시스템학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference)
- 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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- Pages.479-482
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- 2005
정보 입자 기반 유전론적 퍼지 집합 다항식 뉴럴네트워크 설계와 다변수 시스템으로의 응용
The Design of Genetic Fuzzy Set Polynomial Neural networks based on Information Granules and Its Application of Multi -variables System
- 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)
- 발행 : 2005.11.01
초록
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.
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