대한전기학회:학술대회논문집 (Proceedings of the KIEE Conference)

대한전기학회 (The Korean Institute of Electrical Engineers)
권호 표지

빅 데이터 처리를 위한 증분형 FCM 기반 RBF Neural Networks 패턴 분류기 설계

Design of Incremental FCM-based RBF Neural Networks Pattern Classifier for Processing Big Data

  • 이승철 (수원대학교 전기공학과) ;
  • 오성권 (수원대학교 전기공학과) ;
  • 노석범 (원광대학교 전자융합공학과)
  • Lee, Seung-Cheol (Department of Electrical Engineering, The University of Suwon) ;
  • Oh, Sung-Kwun (Department of Electrical Engineering, The University of Suwon) ;
  • Roh, Seok-Beom (Department of Electronic Convergence Engineering, The University of Wonkwang)
  • 발행 : 2015.07.15
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초록

본 연구에서는 증분형 FCM(Incremental Fuzzy C-Means: Incremental FCM) 클러스터링 알고리즘을 기반으로 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks: RBFNN) 패턴 분류기를 설계한다. 방사형 기저함수 신경회로망은 조건부에서 가우시안 함수 또는 FCM을 사용하여 적합도를 구하였지만, 제안된 분류기에서는 빅 데이터간의 적합도를 구하기 위해 증분형 FCM을 사용한다. 또한, 빅 데이터를 학습하기 위해 결론부에서 재귀최소자승법(Recursive Least Square Estimation: RLSE)을 사용하여 다항식 계수를 추정한다. 마지막으로 추론부에서는 증분형 FCM에서 구한 적합도와 재귀최소자승법으로 구한 다항식을 이용하여 최종 출력을 구한다.

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