고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크의 해석과 설계

박병준; 오성권

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박병준 오성권

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 전자공학회논문지 CI편 제39권 제3호

발행연도: 2002.5

수록면: 18 - 31 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (8)

2005

퍼지관계와 유전자 알고리즘에 기반한 진화론적 최적 퍼지다항식 뉴럴네트워크 : 해석과 설계

박병준 , 이동윤 , 오성권 한국지능시스템학회 논문지 2005.04 학술저널

진화론적 최적 규칙베이스 퍼지다항식 뉴럴네트워크

박병준 , 오성권 , 김현기 제어로봇시스템학회 논문지 2005.02 학술저널

2004

유전자 기반 퍼지다항식 뉴럴네트워크 구조의 설계

박병준 , 오성권 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2004.04 학술대회자료

2003

퍼지집합 기반 진화론적 최적 퍼지다항식 뉴럴네트워크

박병준 , 박건준 , 오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2003.07 학술대회자료

2002

고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크의 해석과 설계

박병준 , 오성권 전자공학회논문지-CI 2002.05 학술저널

퍼지뉴럴 네트워크와 자기구성 네트워크에 기초한 적응 퍼지 다항식 뉴럴네트워크 구조의 설계

박병준 , 오성권 , 장성환 제어로봇시스템학회 논문지 2002.02 학술저널

2001

뉴로퍼지 다항식 네트워크의 하이브리드 구조 설계

박병준 , 박호성 , 오성권 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2001.11 학술대회자료

뉴로퍼지 다항식 네트워크의 하이브리드 구조 설계

박병준 , 박호성 , 오성권 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2001.11 학술대회자료

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본 연구는 뉴로퍼지 네트워크와 다항식 뉴럴네트워크를 합성한 하이브리드 모델링 구조인 고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크(Advanced neurofuzzy polynomial networks;ANFPN)를 제안한다. 제안된 네트워크 구조는 높은 비선형 규칙 기반 모델로, CI(Computational Intelligence)의 기술, 즉 퍼지 집합, 뉴럴네트워크, 유전자 알고리즘에 의해 설계되어진다. 뉴로퍼지 네트워크는 ANFPN 구조의 전반부를, 다항식 뉴럴네트워크는 후반부를 구성한다. ANFPN의 전반부에서, 뉴로퍼지 네트워크는 간략추론, 오류역전파 학습 규칙을 이용한다. 멤버쉽함수의 파라미터, 학습율, 모멘텀 계수는 유전자 최적화를 이용하여 조절된다. ANFPN의 후반부 구조로서 다항식 뉴럴네트워크는 학습을 통해 생성되는(전개되는) 유연한 네트워크 구조이다. 특히 다항식 뉴럴네트워크의 층과 노드 수는 고정되어 있지 않고 동적으로 생성된다. 본 연구에서는, 2가지 형태의 ANFPN 구조를 제안한다. 즉 기본 구조와 변형된 구조이다. 여기서 기본 구조와 변형된 구조는 다항식 뉴럴네트워크 구조의 각 층에서 입력변수의 수와 회귀다항식의 차수에 의존한다. 두 결합 구조의 특징 때문에 공정 시스템의 비선형적인 특성을 고려할 수 있고 보다 우수한 예측능력을 가진 좋은 출력성능을 얻을 수 있게 한다. ANFPN의 유용성과 실용성은 2개의 수치 예제를 통해 논의된다. 제안된 ANFPN은 기존의 모델보다 높은 정밀도와 예측능력을 가진 모델을 생성함을 보인다.

In this study, we introduce a concept of advanced neurofuzzy polynomial networks(ANFPN), a
hybrid modeling architecture combining neurofuzzy networks(NFN) and polynomial neural
networks(PNN). These networks are highly nonlinear rule-based models. The development of the
ANFPN dwells on the technologies of Computational Intelligence(CI), namely fuzzy sets, neural
networks, and genetic algorithms. NFN contributes to the formation of the premise part of the
rule-based structure of the ANFPN. The consequence part of the ANFPN is designed using PNN.
At the premise part of the ANFPN, NFN uses both the simplified fuzzy inference and error
back-propagation learning rule. The parameters of the membership functions, learning rates and
momentum coefficients are adjusted with the use of genetic optimization. As the consequence
structure of ANFPN, PNN is a flexible network architecture whose structure(topology) is developed
through learning. In particular, the number of layers and nodes of the PNN are not fixed in advance
but is generated in a dynamic way. In this study, we introduce two kinds of ANFPN architectures,
namely the basic and the modified one. Here the basic and the modified architecture depend on the
number of input variables and the order of polynomial in each layer of PNN structure. Owing to
the specific features of two combined architectures, it is possible to consider the nonlinear
characteristics of process system and to obtain the better output performance with superb predictive
ability. The availability and feasibility of the ANFPN are discussed and illustrated with the aid of
two representative numerical examples. The results show that the proposed ANFPN can produce the
model with higher accuracy and predictive ability than any other method presented previously.
Key Words：Neurofuzzy networks(NFN), Polynomial neural networks(PNN), Advanced
neurofuzzy polynomial networks(ANFPN), Computational Intelligence(CI), Group
method of data handling(GMDH), Genetic algorithms(GAs)

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