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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제15권 제1호
발행연도
2005.4
수록면
301 - 304 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2006

Design of Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks involving Information Granules with the aid of multi-population Genetic Algorithms
Seok-Beom Roh ,  Sung-Kwun Oh ,  Tae-Chon Ahn 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2006.10 학술대회자료

2005

Hybrid Multi-layer Perceptron with Fuzzy Set-based PNs with the Aid of Symbolic Coding Genetic Algorithms
Seok-Beom Roh ,  Sung-Kwun Oh ,  Tae-Chon Ahn 대한전기학회 학술대회 논문집 2005.10 학술대회자료
Hybrid Multi-layer Perceptron with Fuzzy Set-based PNs with the Aid of Symbolic Coding Genetic Algorithms
Seok-Beom Roh ,  Sung-Kwun Oh ,  Tae-Chon Ahn 대한전기학회 학술대회 논문집 2005.10 학술대회자료
Neo Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks involving Information Granules and Genetic Optimization
Seok-Beom Roh ,  Sung-Kwun Oh ,  Tae-Chon Ahn 정보 및 제어 논문집 2005.05 학술대회자료
Evolutionary Design Methodology of Fuzzy Set-based Polynomial Neural networks with the Information Granule
Seok-Beom Roh ,  Tae-Chon Ahn ,  Sung-Kwun Oh 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2005.04 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, we propose a new fuzzy set-based polynomial neuron (FSPN) involving the information granule, and new fuzzy-neural networks - Fuzzy Set based Polynomial Neural Networks (FSPNN). We have developed a design methodology (genetic optimization using Genetic Algorithms) to find the optimal structure for fuzzy-neural networks that expanded from Group Method of Data Handling (GMDH). It is the number of input variables, the order of the polynomial, the number of membership functions, and a collection of the specific subset of input variables that are the parameters of FSPNN fixed by aid of genetic optimization that has search capability to find the optimal solution on the solution space. We have been interested in the architecture of fuzzy rules that mimic the real world, namely sub-model (node) composing the fuzzy-neural networks. We adopt fuzzy set-based fuzzy rules as substitute for fuzzy relation-based fuzzy rules and apply the concept of Information Granulation to the proposed fuzzy set-based rules.

목차

Abstract
1. Introduction
2. The architecture of FSPNN
3. Information Granulation through Hard C-Means clustering algorithm
4. Genetic Optimization of FPNN
5. Experimental studies
6. Conclusion
감사의 글
7. Reference

참고문헌 (0)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-028-015014861