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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제15권 제2호
발행연도
2005.4
수록면
236 - 244 (9page)

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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 연구에서는 퍼지관계 및 진화론적 최적 다층 퍼셉트론에 기초한 퍼지다항식 뉴럴네트워크(FPNN)의 새로운 구조를 소개하고, 포괄적인 설계방법론을 토의하며, 그리고 일련의 수치적인 실험이 수행된다. 진화론적 최적 FPNN(EFPNN)의 구축을 위해 컴퓨터지능(CI)의 기반 기술을 이용한다. EFPNN의 구조는 규칙베이스 퍼지뉴럴네트워크와 다항식 뉴럴네트워크의 결합에 의한 유전자 최적 구동 하이브리드 시스템의 시너지 이용으로 얻어진다. 퍼지뉴럴네트워크는 EFPNN의 전체규칙 구조의 전반부에 기여하고, EFPNN의 후반부는 다항식 뉴럴네트워크를 사용하여 설계된다. EFPNN의 후반부를 위한 유전론적 최적 다항식뉴럴네트워크의 개발은 두 최적화 기법에 의해 수행된다. 즉 구조적 최적화는 유전자알고리즘에 의해 수행되고, 파라미터 최적화는 최소자승법 기반의 학습을 통해 행하여진다. EFPNN의 성능 평가를 위해, 모델은 몇 가지 수치 예제를 이용한다. 비교에 의한 해석은 제안된 EFPNN이 이전에 제시된 다른 지능형 모델보다 높은 정확도뿐만아니라 좀 더 우수한 예측능력을 가지는 모델임을 보여준다.
#Evolutionally optimized Fuzzy Polynomial Neural Networks(EFPNN) #Multi-Layer Perceptron(MLP) #Computational Intelligence(CI) #Fuzzy Relation-based Fuzzy Neural Networks(FNN) #genetically optimized PNN(gPNN)

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 기존의 퍼지다항식 뉴럴네트워크 구조
3. EFPNN의 구조와 개발
4. EFPNN의 알고리즘과 설계과정
5. 실험연구 및 결과고찰
6. 결론
참고문헌
저자소개

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