Abstract
The fuzzy TAM(Topographical Attentive Mapping) network is a supervised method of pattern analysis which is composed of input layer, category layer, and output layer. But if we don't know the target value of the pattern, the network can not be trained. In this case, the target value can be replaced by a result induced by using an unsupervised neural network as the SOM (Self-organizing Map). In this paper, we apply the results of SOM to fuzzy TAM network and show its usefulness through the case study.
퍼지 TAM 네트워크는 입력층, 카테고리층, 출력층으로 구성되어 있는 패턴분석의 감독학습방법이다. 그러나 퍼지 TAM 네트워크 모델에서 패턴분석 하고자 하는 대상의 출력층의 목표값을 모르는 경우에는 무감독 학습방법이 된다. 이러한 경우에는 무감독 학습방법인 SOM을 이용하여 출력층의 목표값을 구하여 대체할 수 있다. 본 논문에서는 SOM의 결과를 퍼지 TAM 네트워크에 적용하고 사례연구를 통하여 그 유용성을 보인다.