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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박건준 (가천대학교 스마트그린홈연구센터) 김용갑 (원광대학교 정보통신공학과) 황근창 (원광대학교 반도체디스플레이학과)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제17권 제1호
발행연도
2017.1
수록면
173 - 181 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (19)

2017

불확실성을 고려한 퍼지 클러스터링 기반 퍼지뉴럴네트워크 설계
박건준 ,  김용갑 ,  황근창 한국인터넷방송통신학회 논문지 2017.01 학술저널

2013

패턴 인식을 위한 Interval Type-2 퍼지 집합 기반의 최적 다중출력 퍼지 뉴럴 네트워크
박건준 ,  오성권 전기학회논문지 2013.05 학술저널
개별 입력 공간 기반 퍼지 뉴럴 네트워크에 의한 최적화된 패턴 인식기 설계
박건준 ,  김용갑 ,  김변곤 외 1명 한국인터넷방송통신학회 논문지 2013.01 학술저널
퍼지 클러스터링 기반 퍼지뉴럴네트워크 설계 및 적용
박건준 ,  이동윤 한국산학기술학회 논문지 2013.01 학술저널

2011

다중 출력을 가지는 Interval Type-2 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크 최적 설계
박건준 ,  김용갑 ,  오성권 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2011.07 학술대회자료

2010

연속 동조 방법을 이용한 Interval Type-2 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네트워크 최적 설계
박건준 ,  오성권 ,  김현기 대한전기학회 학술대회 논문집 2010.07 학술대회자료

2009

Interval Type-2 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네트워크 설계 및 최적화
박건준 ,  오성권 ,  김현기 대한전기학회 학술대회 논문집 2009.07 학술대회자료
다중 출력을 가지는 퍼지 관계 기반 퍼지뉴럴네트워크 설계 및 최적화
박건준 ,  김현기 ,  오성권 전기학회논문지 2009.04 학술저널
Interval Type-2 퍼지뉴럴네트워크 설계 및 최적화
박건준 ,  오성권 ,  김현기 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2009.04 학술대회자료

2008

다중 출력 규칙 기반 퍼지관계 퍼지뉴럴네트워크 설계 및 최적화
박건준 ,  오성권 ,  김현기 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2008.10 학술대회자료
다중 출력을 가지는 퍼지 관계 기반 퍼지뉴럴네트워크 설계 및 최적화
박건준 ,  오성권 ,  김현기 정보 및 제어 논문집 2008.04 학술대회자료
다중 출력을 가진 퍼지 집합 기반 퍼지뉴널네트워크 최적 설계 및 부분방전 패턴인식으로의 적용
박건준 ,  오성권 ,  김현기 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2008.04 학술대회자료

2007

연속 동조 방법을 이용한 퍼지 집합 퍼지 모델의 유전자적 최적화
박건준 ,  오성권 ,  김현기 정보 및 제어 논문집 2007.04 학술대회자료
연속 동조 방법을 이용한 퍼지 집합 퍼지 모델의 유전자적 최적화
박건준 ,  오성권 ,  김현기 대한전기학회 학술대회 논문집 2007.04 학술대회자료

2006

개선된 연속적 동조 방법에 의한 정보 입자 퍼지 모델의 최적화
박건준 ,  오성권 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2006.11 학술대회자료

2005

정보 입자 기반 퍼지 모델의 유전자적 최적화
박건준 ,  이동윤 ,  오성권 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2005.11 학술대회자료
유전자적 최적 정보 입자 기반 퍼지 추론 시스템
박건준 ,  오성권 ,  이영일 대한전기학회 학술대회 논문집 2005.10 학술대회자료
유전자적 최적 정보 입자 기반 퍼지 추론 시스템
박건준 ,  오성권 ,  이영일 대한전기학회 학술대회 논문집 2005.10 학술대회자료
유전자 알고리즘에 의한 IG기반 퍼지 모델의 최적 동정
박건준 ,  이동윤 ,  오성권 정보 및 제어 논문집 2005.05 학술대회자료

초록· 키워드

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산업이 발달함에 따라서 빅데이터가 무수히 생산되고 있으며 이에 따라서 데이터에 내재된 불확실성도 증가하고 있다. 본 논문에서는 데이터에 내재된 불확실성을 다루기 위해 interval type-2 퍼지 클러스터링 방법을 제안하고 이를 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 설계하고 최적화한다. 제안한 클러스터링 방법을 이용하여 퍼지 규칙을 설계하고 학습을 수행한다. 최적화하는 방법으로서 유전자 알고리즘을 이용하고 모델 파라미터들을 최적 탐색한다. 실험에서는 두 가지 패턴 분류를 시행하였으며 두 가지 실험 모두 우수한 패턴 인식 결과를 보여준다. 제안한 네트워크는 증가하는 불확실성을 다룰 수 있는 방법을 제공할 수 있을 것이다.
#Fuzzy clustering #Interval type-2 fuzzy set #Fuzzy neural networks #Genetic algorithms #Pattern recognition

목차

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D. Laney / 2001 / 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety / META Group Research Note google schola Big data / Gartner.com google schola X. Z. Wang / 2015 / Editorial: Uncertainty in learning from big data / Fuzzy Sets Syst. 258:1~4 google schola L. A Zadeh / 1965 / Fuzzy sets / Inf. Control 8:338~353 google schola 박건준 / 2013 / 개별 입력 공간 기반 퍼지 뉴럴 네트워크에 의한최적화된 패턴 인식기 설계 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 13(2):181~189 dbpia

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