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논문 기본 정보

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한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제30권 6C호
발행연도
2005.6
수록면
490 - 496 (7page)

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본 논문에서는 퍼지 추론 시스템의 추론 정보를 이용하여 자율적으로 구조를 결정하는 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 주어진 입출력 데이터를 이용하여 자율적으로 클러스터의 수를 추정하고 동시에 이들 파라미터를 최적화한다. 일반적인 클러스터링 기법에서 볼 수 있었던 비교사학습을 교사학습으로 확장하여 클러스터 추정에 입출력 인과 관계를 고려한 학습을 실시하게 하여 전체 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 출력 정보가 입력공간에서 클러스터링 학습에 적용됨으로써 클러스터링에서의 각 클래스의 구분 작업이 더 원활하게 이루어 질 수 있다. 모의실험을 통하여 기존의 연구 결과와 비교하여 제안된 기법의 유용성을 보인다.

목차

요약

ABSTRACT

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 자기-구성 클러스터링의 모델링

Ⅲ. 클러스터링을 위한 성능평가 모델

Ⅳ. 모의실험 및 결과

Ⅴ. 결론

참고문헌

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Chin-Teng Lin, C. S. George. Lee, Neural Fuzzy Systems : A Neuro-Fuzzy Synergism to Intelligent Systems, Prentice Hall, 1996. google schola J-S. R. Jang, C. T. Sun, E. Mizutani, Neuro-Fuzzy and Soft Computing:A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence, Prentice Hall 1997. google schola 김승석, 김성수, 유정웅, “새로운 클러스터링 알고리듬을 적용한 향상된 뉴로-퍼지 모델링”, 대한전기학회 논문지, Vol. 53D, No. 7, pp. 536-543, 2004. google schola R. R. Yager, D. P. Filev,　 “Generation of Fuzzy Rules by Mountain Clustering,” Jounal of Intelligent and Fuzzy System, Vol.2, pp. 209-219, 1994. google schola Guorong Xuan, Wei Zhang, Peiqi Chai, “EM algorithm of Gaussian Mixture Model and Hidden Markov Model,” Image Processing Proceedings, International Conference on, Vol. 1, pp. 145-148. 2001. google schola

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