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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표논문집 제16권 제2호
발행연도
2006.11
수록면
366 - 369 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2007

병렬유전자 알고리즘을 기반으로한 퍼지 시스템의 동정
최정내 ,  오성권 정보 및 제어 논문집 2007.04 학술대회자료
병렬유전자 알고리즘을 기반으로한 퍼지 시스템의 동정
최정내 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2007.04 학술대회자료

2006

적응형 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘을 이용한 정보입자 기반 퍼지집합 퍼지모델의 최적화
최정내 ,  오성권 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2006.11 학술대회자료
적응형 계층적 공정 경쟁 기반 병렬유전자 알고리즘의 구현 및 비선형 시스템 모델링으로의 적용
최정내 ,  오성권 ,  김현기 대한전기학회 학술대회 논문집 2006.10 학술대회자료
계층적 경쟁기반 병렬 유전자 알고리즘을 이용헌 퍼지집합 퍼지모델의 최적화
최정내 ,  오성권 ,  황형수 대한전기학회 학술대회 논문집 2006.07 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘을 통한 비선형시스템의 정보입자 기반 퍼지집합 퍼지집합 모델의 최적화 방법을 제안한다. 퍼지집합 모델은 주로 전문가의 경험에 기반을 두어 얻어지기 때문에 동정과 최적화 과정이 필요하며 GAs를 이용하여 퍼지모델을 최적화한 연구가 많이 있다. GAs는 전역 해를 찾을 수 있는 최적화 알고리즘으로 잘 알려져 있지만 조기 수렴 문제를 포함하고 있다. 병렬유전자 알고리즘(PGA)은 조기수렴를 더디게 하고 전역 해를 찾기 위한 진화알고리즘이다.
적응형 계층적 공정 경쟁기반 유전자 알고리즘(AHFCGA)을 이용하여 퍼지모델의 입력변수, 멤버쉽함수의 수, 멤버쉽함수의 정점 등의 전반부 구조와 파라미터를 동정하였고, LSE를 사용하여 후반부 파라미터를 동정하였으며 실험적 예제를 통하여 제안된 방법의 성능을 평가한다.
#Fuzzy Set-based Fuzzy Model #Information Granulation(IG) #Hard C-Means(HCM) #Genetic Algorithms(GAs) #Adaptive Hierarchical Fair Competition Genetic Algorithms(AHFCGA)

목차

요약
1. 서론
2. 정보 입자 기반 퍼지모델
3. AHFCGA 기반 퍼지모델의 최적화
4. 시뮬레이션
5. 결론
감사의 글
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