• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(5)
• /
• pp.273-276
• /
• 2002

This paper has design of ECG pattern classification system using decision of fuzzy IF-THEN rules and neural network. each fuzzy IF-THEN rule in our classification system has antecedent lingustic values and a single consequent class. we use a fuzzy reasoning method based on a single winner rule in the classification phase. this paper in, the MIT/BIH arrhythmia database for the source of input signal is used in order to evaluate the performance of the proposed system. From the simulation results, we can effectively pattern classification by application of learned from neural networks.

• 융합정보논문지
• /
• 제8권5호
• /
• pp.131-135
• /
• 2018

현대인의 사망원인 2위를 차지하고 있는 심장병은 자각 증세 없이 갑자기 돌연사를 당할 수 있는 무서운 질병으로 예방이 중요하다. 심장병 중 대동맥판막 협착증을 판단하기 위해서 physioNet에서 제공하는 심음 데이터 중 S1과 S2 사이의 수축 심음 데이터를 이용하여 병명을 진단하였다. 대동맥 판막은 좌심실에서 대동맥으로 피가 유출되는 부위의 판막이다. 심장병 중 대동맥판막 협착증은 대동맥판막이 좁아져 좌심실의 수축 시 판막이 열리지 않는 질환이다. 위 논문에서는 정상인과 대동맥판막 협착증 환자를 합쳐 특징이 180개로 이루어진 3126개의 샘플 심음 데이터를 실험데이터로 사용하였다. 정상과 대동맥판막 협착증 환자를 구분하기 위해 가중퍼지신경망(NEWFM, Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Function)이용하였다. 가중퍼지신경망의 특징선택 방법으로 가중치의 평균 방법을 이용하였으며, 분류 결과는 91.0871%의 정확도를 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.562-568
• /
• 2014

기상레이더에는 강수에코와 비강수 에코가 섞여 존재한다. 이런 모호한 지점의 판단이 난해함으로 정확한 일기 예보를 하기는 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 기상청 레이더의 UF 데이터로부터 데이터를 추출하였다. 설계하는 두 분류기의 입출력 데이터는 강수 에코와 비 강수 에코의 특성분석을 통해 구성된다. 더 좋은 성능을 나타나는 입력변수를 사용 하였으며, 에코분류기는 퍼지 뉴럴 네트워크를 기반으로 설계한다. 에코 판단모듈 1과 판단모듈 2를 고려하여 에코분류기의 성능 비교연구를 수행 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.239-240
• /
• 2008

본 논문에서는 Subtractive clustering 알고리즘을 이용한 Fuzzy Radial Basis Function Neural Network (FRBFNN)의 규칙 수를 자동적으로 생성하는 방법을 제시한다. FRBFNN은 멤버쉽 함수로써 기존 RBFNN에서 가우시안이나 타원형 형태의 특정 RBF를 사용하는 구조와 달리 Fuzzy C-Means clustering 알고리즘에서 사용하는 거리에 기한 멤버쉽 함수를 사용하여 전반부의 공간 분할 및 활성화 레벨을 결정하는 구조이다. 본 논문에서는 데이터의 밀집도에 기반을 두어 클러스터링을 하는 Subtractive clustering 알고리즘을 사용하여 퍼지 규칙의 수와 같은 의미를 갖는 분할할 입력공간의 수와 분할된 입력공간의 중심값을 동정하며, Least Square Estimator (LSE) 알고리즘을 사용하여 후반부 다항식의 계수를 추정 한다.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.54-59
• /
• 2003

본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 이용한 경쟁 전력시장에서의 전력의 시간별 현물가격을 예측하는 기법을 제시한다. 제안한 기법은 2002년 봄의 일주일에 대한 시간별 수요을 예측하여 본 기법의 타당성과 정확도를 검증하였다. 제안한 방법의 예측 오차는 주중의 경우 3.14%∼6.10%이며, 주말의 경우 7.04%∼8.22%로써 뉴럴 네트워크 기법을 이용한 방법과 비교하여 타당한 결과를 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
• /
• pp.824-826
• /
• 1999

In this paper, we design an Fuzzy-Neural Networks(FNN) by means of divisions of fuzzy input space with multi-input variables. Fuzzy input space of Yamakawa's FNN is divided by each separated input variable, but that of the proposed FNN is divided by mutually combined input variables. The membership functions of the proposed FNN use both triangular and gaussian membership types. The parameters such as apexes of membership functions, learning rates, momentum coefficients, weighting value, and slope are adjusted using genetic algorithms. Also, an aggregate objective function(performance index) with weighting value is utilized to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model, we use the data of sewage treatment process.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.322-324
• /
• 2005

In this paper, we introduce the advanced Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Network based on optimized FPN by evolutionary algorithm and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially genetic algorithms (GAs). The proposed model gives rise to a structurally and parametrically optimized network through an optimal parameters design available within Fuzzy Polynomial Neuron(FPN) by means of GA. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible the proposed model is generated in a dynamic fashion. The performance of the proposed model is quantified through experimentation that exploits standard data already used in fuzzy modeling. These results reveal superiority of the proposed networks over the existing fuzzy and neural models.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.130-133
• /
• 2000

In this paper, a new design methodology named FNNN(Fuzzy Polynomial Neural Network) algorithm is proposed to identify the structure and parameters of fuzzy model using PNN(Polynomial Neural Network) structure and a fuzzy inference method. The PNN is the extended structure of the GMDH(Group Method of Data Handling), and uses several types of polynomials such as linear, quadratic and modified quadratic besides the biquadratic polynomial used in the GMDH. The premise of fuzzy inference rules defines by triangular and gaussian type membership function. The fuzzy inference method uses simplified and regression polynomial inference method which is based on the consequence of fuzzy rule expressed with a polynomial such as linear, quadratic and modified quadratic equation are used. Each node of the FPNN is defined as fuzzy rules and its structure is a kind of neuro-fuzzy architecture Several numerical example are used to evaluate the performance of out proposed model. Also we used the training data and testing data set to obtain a balance between the approximation and generalization of proposed model.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2946-2948
• /
• 2000

In this paper, we proposed the Fuzzy Polynomial Neural Networks(FPNN) model with fuzzy activation node. The proposed FPNN structure is generated from the mutual combination of PNN(Polynomial Neural Networks) structure and fuzzy inference system. The premise of fuzzy inference rules defines by triangular and gaussian type membership function. The fuzzy inference method uses simplified and regression polynomial inference method which is based on the consequence of fuzzy rule expressed with a polynomial such as linear, quadratic and modified quadratic equation are used. The structure of FPNN is not fixed like in conventional Neural Networks and can be generated. The design procedure to obtain an optimal model structure utilizing FPNN algorithm is shown in each stage. Gas furnace time series data used to evaluate the performance of our proposed model.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제28권3호
• /
• pp.227-232
• /
• 2004

차량동역학제어시스템은 복잡하고 비선형이므로 잠금방지 제동시스템 및 자동주행시스템 개발에 어려움이 있다. 차량절대속도를 추정하기 위해 퍼지 로직 기법이 최근 적용되어 정상적인 조건에서 만족할 만한 결과를 얻고 있다. 그러나 급격한 제동시 추정오차가 크게 발생되었다. 본 논문에서는 휠 속도 센서를 이용하여 무인 컨테이너 운송차량의 절대속도를 추정하기 위해, 뉴럴 네트워크 모델의 방사대칭 기저함수와 주성분 분석법을 적용하여 10개의 추정 알고리즘중 오차를 4％ 이내로 추정할 수 있는 알고리즘을 제시하였다.