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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표논문집 제15권 제2호
발행연도
2005.11
수록면
475 - 478 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (14)

2011

정보 입자화를 통한 방사형 기저 함수 기반 다항식 신경 회로망의 진화론적 설계
박호성 ,  진용하 ,  오성권 전기학회논문지 2011.04 학술저널
입자 군집 최적화 알고리즘 기반 다항식 신경회로망의 설계
박호성 ,  김기상 ,  오성권 전기학회논문지 2011.02 학술저널

2005

유전자 알고리즘의 동적 탐색 방법을 이용한 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 진화론적 최적화 설계
박호성 ,  오성권 ,  안태천 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2005.11 학술대회자료
진화론적 알고리즘에 의한 퍼지 다항식 뉴론 기반 고급 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 구조 설계
박호성 ,  오성권 ,  안태천 대한전기학회 학술대회 논문집 2005.10 학술대회자료
진화론적 알고리즘에 의한 퍼지 다항식 뉴론 기반 고급 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 구조 설계
박호성 ,  오성권 ,  안태천 대한전기학회 학술대회 논문집 2005.10 학술대회자료
진화론적 파라미터 동정에 기반한 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 새로운 설계
박호성 ,  이영일 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2005.07 학술대회자료
진화론적으로 최적화된 FPN에 의한 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 최적 설계
박호성 ,  오성권 정보 및 제어 논문집 2005.05 학술대회자료

2004

유전자 알고리즘에 의한 자기구성 다항식 뉴럴 네트워크의 구조 및 동정 알고리즘
박호성 ,  오성권 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2004.04 학술대회자료
GA 기반 고급 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 최적화
박호성 ,  박건준 ,  오성권 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2004.04 학술대회자료

2003

GA 기반 자기구성 다항식 뉴럴 네트워크의 최적화를 위한 새로운 설계 방법
박호성 ,  박병준 ,  박건준 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2003.07 학술대회자료
자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 구조의 설계
박호성 ,  박건준 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2003.07 학술대회자료

2000

경쟁적 퍼지 다항식 뉴론을 가진 자기 구성 네트워크의 설계
박호성 ,  오성권 ,  김현기 대한전기학회 학술대회 논문집 2000.11 학술대회자료
퍼지 활성 노드를 가진 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크
박호성 ,  김동원 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2000.07 학술대회자료
GMDH 알고리즘과 다항식 퍼지추론에 기초한 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크
박호성 ,  윤기찬 ,  오성권 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2000.05 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 자기구성 퍼지다항식 뉴럴 네트워크(SOFPNN)를 구성하고 있는 퍼지 다항식 뉴론(FPN)의 구조와 파라미터를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화시킨 새로운 개념의 진화론적 최적 고급 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 소개한다. 기존의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크에서 모델을 설계할 때에는 설계자의 주관적인 특징과 시행착오에 의해서 모델을 구축하였다. 이러한 설계자의 경험을 배제하고 객관적이고 효율적인 모델을 구축하기 위해서 본 논문에서는 FPN의 파라미터들을 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 동조 하였다. 즉, 모델을 구축하는데 기본이 되는 FPN의 각각의 파라미터들 입력변수의 수, 다항식 차수, 입력변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 멤버쉽 함수의 정점-을 동조함으로써 기존의 모델에 비해서 구조적으로 그리고 파라미터적으로 최적화된 네트워크를 생성할 수 있다. 뿐만 아니라 주어진 데이터의 특성을 모델 구축에 반영하고자 멤버쉽 함수의 정점 역시 유전자 알고리즘으로 동조하였다. 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 성능을 확인한 결과 기존의 퍼지 모델 및 신경망 모델에 비해서 아주 우수한 근사화 능력과 일반화 능력을 가짐을 알 수 있다.

목차

요약
1. 서론
2. SOFPNN의 최적화
3. SOFPNN 알고리즘 설계
4. 시뮬레이션을 통한 결과 고찰
5. 결론
ACKNOWLEDGMENTS
6. 참고문헌

참고문헌 (0)

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