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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표논문집 제15권 제2호
발행연도
2005.11
수록면
191 - 194 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2005

유전자 알고리즘 기반 최적 다항식 뉴럴네트워크 연구 및 비선형 공정으로의 응용
김완수 ,  이인태 ,  오성권 외 1명 한국지능시스템학회 논문지 2005.12 학술저널
유전자 알고리즘 기반 최적 다항식 뉴럴네트워크 및 비선형 공정으로의 응용
김완수 ,  오성권 ,  김현기 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2005.11 학술대회자료
비선형 공정을 위한 최적 다항식 뉴럴네트워크에 관한 연구
김완수 ,  오성권 ,  김현기 대한전기학회 학술대회 논문집 2005.10 학술대회자료
비선형 공정을 위한 최적 다항식 뉴럴네트워크에 관한 연구
김완수 ,  오성권 ,  김현기 대한전기학회 학술대회 논문집 2005.10 학술대회자료
유전자 알고리즘 기반 최적 다항식 뉴럴네트워크 모델
김완수 ,  김현기 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2005.07 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 최적 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 다항식 뉴럴네트워크 (Polynomial Neural Networks : PNN)의 최적 설계가 그 목적이다. 기존의 다항식 뉴럴네트워크는 확장된 GMDH(Group Method of Data Handling) 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 층의 다항식뉴런(혹은 노드)에서 고정된 (설계자에 의해 미리 선택된) 노드 입력들의 수뿐만 아니라 다항식 차수(l차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 PNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA-based PNN 모델은 다음의 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 유전자 알고리즘을 이용하여 선택 동조함으로써 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 PNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 하중계수를 가진 합성성농지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. GA-based PNN의 성능을 평가하기 위해 그 모델은 가스 터빈 발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다.

목차

요약
1. 서론
2. GA-based 다항식 뉴럴 네트워크
3. 시뮬레이션 및 결과 고찰
4. 결론
감사의 글
5. 참고문헌

참고문헌 (0)

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