클러스터링 기반 뉴로-퍼지 모델링 학습

김승석; 곽근창; 이대종; 김성수; 유정웅; 김주식; 김용태

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김승석 곽근창 이대종 김성수 유정웅 김주식 김용태

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제15권 제1호

발행연도: 2005.4

수록면: 289 - 292 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2005

클러스터링과 퍼지 규칙을 이용한 뉴로-퍼지 시스템 학습 및 모델링

김승석 , 곽근창 , 김주식 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2005.07 학술대회자료

클러스터링 기반 뉴로-퍼지 모델링 학습

김승석 , 곽근창 , 이대종 외 4명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2005.04 학술대회자료

2002

계층적 클러스터링을 이용한 뉴로-퍼지 모델링

김승석 , 곽근창 , 유정웅 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2002.12 학술대회자료

GMM과 클러스터링 기법에 의한 뉴로-퍼지 시스템 모델링

김승석 , 곽근창 , 유정웅 외 1명 한국지능시스템학회 논문지 2002.12 학술저널

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본 논문에서는 클러스터링과 뉴로-퍼지 모델링을 동시에 실시하는 학습 기법을 제안하였다. 클러스터링을 이용하여 뉴로-퍼지 모델링을 실시하는 일반적인 경우, 클러스터링 학습을 실시 한 후 학습된 파라미터를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파라미터로 설정하고 모델을 다시 학습하는 방법을 취한다. 즉 클러스터링에서 클러스터의 수를 구하고 파라미터를 최적화함으로써 초기 구조동정과 파라미터 동정을 실시하며 이를 다시 뉴로-퍼지 모델에서 세부적인 파라미터 동정을 실시하는 것이다. 또한 모델에서의 학습은 출력데이터의 오차를 이용한 오차미분기반 학습으로 전제부 소속함수 파라미터를 수정하는 방법을 이용한다. 이 경우 클러스터링의 영향과 모델의 영향이 각각 별개로 고려될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링을 전제부 소속함수로 부여하고 클러스터링의 학습에 뉴로-퍼지 모델을 이용하면서 또한 모델의 학습에 클러스터링을 직접 적용하는 클러스터링 기반 뉴로-퍼지 모델링을 제안하였으며 이 경우 클러스터링의 학습과 모델의 학습이 동시에 이루어지며 뉴로-퍼지 모델에서 클러스터링의 효과를 직접적으로 확인할 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.

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이대종

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주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 10% 공학 > 컴퓨터학

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김성수

소속기관 충북대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전자공학 공학 > 전기전자공학 > 전기공학

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유정웅

소속기관 전북대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전기공학 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

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김주식

소속기관 한국지능시스템학회

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 2 이용수 145

김용태

소속기관 고려대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 5% 공학 > 전기전자공학 > 전자공학 TOP 10%

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