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학술저널
저자정보
노석범 (원광대학교) 王繼紅 (원광대학교) 김용수 (대전대학교) 안태천 (원광대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제26권 제1호
발행연도
2016.2
수록면
87 - 92 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

PSO 알고리즘을 이용한 퍼지 Extreme Learning Machine 최적화
노석범 ,  王繼紅 ,  김용수 외 1명 한국지능시스템학회 논문지 2016.02 학술저널

2015

PSO 알고리즘을 이용한 퍼지 Extreme Learning Machine 최적화
노석범 ,  王繼紅 ,  김용수 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2015.10 학술대회자료

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본 논문에서는 일반적인 신경회로망의 단점인 느린 학습속도를 획기적으로 개선한 네트워크인 Extreme Learning Machine과 전문가들의 언어적 정보들을 기술 할 수 있는 퍼지 이론을 접목한 퍼지 Extreme Learning Machine을 최적화하기 위하여 Particle Swarm Optimization 알고리즘을 이용하였다. 퍼지 Extreme Learning Machine의 활성화 함수를 일반적인 시그모이드 함수를 사용하지 않고, 퍼지 C-Means 클러스터링 알고리즘의 활성화 레벨 함수를 이용하였다. Particle Swarm Optimization 알고리즘과 같은 최적화 알고리즘을 통하여 퍼지 Extreme Learning Machine의 활성화 함수의 파라미터들을 최적화 한다. Particle Swarm Optimization과 같은 최적화 알고리즘을 통한 제안된 모델의 최적화 하고 최적화된 모델의 분류성능을 평가하기 위하여 다양한 머신 러닝 데이터 집합을 사용하여 평가한다.
#퍼지 Extreme Learning Machine #패턴 분류기 #최적화 기술 #퍼지 클러스터링 #Particle Swarm Optimization #Fuzzy Extreme Learning Machine #Pattern Classifier #Optimization Technique #Fuzzy Clustering

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 퍼지 Extreme Learning Machine
3. Particle Swarm Optimization을 이용한 퍼지 Extreme Learning Machine 최적화
4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Y. J. Lin, J. J. Li, P. R. Lin, G. P. Lin, and J. K. Chen, "Feature Selection via Neighborhood Multi-Granulation Fusion," Knowledge Based Systems, Vol. 67, pp. 162-168, 2014. google schola G. E. Hinton, S. Osindero, and Y. The, “A fast learning algorithm for deep belief nets," Neural Computation, Vol. 18, pp. 1527-1554, 2006. google schola G. B. Hwang, Q. U. Zhu, and C. K. Siew, "Extreme learning machine: Theory and application," Neurocompputing, Vol. 70, pp. 489-501, 2006. google schola J. Kennedy and R. Everhart, "Particle Swarm Optimization," Proc. of IEEE International Conference on Neural Networks, Vol. 4, pp. 1942-1948, 1995. google schola W. Pedrycz, "Conditional fuzzy C-Means," Pattern Recognition Letters, Vol. 17, No. 6, pp. 625-632, 1996. google schola

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