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자료유형
학술대회자료
저자정보
김승석 (충북대학교) 곽근창 (조선대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2009년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제19권 제1호
발행연도
2009.4
수록면
352 - 355 (4page)

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본 논문에서는 양자역학 메커니즘을 근거로 구현된 Quantum 클러스터링을 이용하여 주어진 데이터에서 지식을 추출하고 퍼지 시스템을 이용하여 원하는 형태로 표현하는 기법을 제안한다. Quantum 클러스터링은 potential 함수의 최적화 과정에서 얻어지는 정보를 gradient 기법의 갱신 방법을 적용하여 클러스터 정보를 추정하는 기법으로 확률 분포나 확률 밀도 함수에 의해 클러스터 정보를 추정하는 기법과 달리 주어진 데이터에 대해 강인한 클러스터 추정 성능을 나타낸다. 제안된 기법에서는 Quantum 클러스터링의 수렴 특성을 개선하여 좀더 우수한 클러스터링을 가능하게 하였으며 추정된 정보는 퍼지 모델의 학습 정보로 직접적으로 이용하여 모델링을 실시하도록 하였다. 제안된 기법의 유용성을 시뮬레이션을 통해 보이고자 한다.
#Quantum 클러스터링 #지능 시스템 #퍼지 시스템

목차

요약
1. 서론
2. 양자역학 메커니즘에 근거한 Quantum 클러스터링
3. Quantum 클러스터링을 이용한 모델링
4. 시뮬레이션 및 결과
5. 결론
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