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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박건준 오성권 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제62권 제5호
발행연도
2013.5
수록면
705 - 711 (7page)

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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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In this paper, we introduce an design of multi-output fuzzy neural networks based on Interval Type-2 fuzzy set. The proposed Interval Type-2 fuzzy set-based fuzzy neural networks with multi-output (IT2FS-based FNNm) comprise the network structure generated by dividing the input space individually. The premise part of the fuzzy rules of the network reflects the individuality of the division space for the entire input space and the consequent part of the fuzzy rules expresses three types of polynomial functions with interval sets such as constant, linear, and modified quadratic inference for pattern recognition. The learning of fuzzy neural networks is realized by adjusting connections of the neurons in the consequent part of the fuzzy rules, and it follows a back-propagation algorithm. In addition, in order to optimize the network, the parameters of the network such as apexes of membership functions, uncertainty factor, learning rate and momentum coefficient were automatically optimized by using real-coded genetic algorithm. The proposed model is evaluated with the use of numerical experimentation.
#Interval type-2 fuzzy set #Fuzzy neural networks #Muli-output #Genetic optimization #Pattern recognition

목차

Abstract
1. 서론
2. Interval Type-2 퍼지 집합 기반의 다중 출력 퍼지 뉴럴 네트워크
3. 실수 코딩 유전자 알고리즘
4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
5. 결론
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - L. A Zadeh / 1965 / Fuzzy sets / Inf. Control 8 : 338 ~ 353 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - H. Takagi / 1991 / NN-driven Fuzzy Reasoning / Int. J. of Approximate Reasoning 5 (3) : 191 ~ 212 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - N. Imasaki / 1992 / A Fuzzy Rule Structured Naural Networks / Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Systems 4 (5) : 987 ~ 995 google schola 4. [학술대회논문] - H. Nomura / 1991 / A Self-Tuning Method of Fuzzy Control by Descent Methods / 4th IFSA'91 : 155 ~ 159 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Shin-ichi Horikawa / 1992 / On Fuzzy Modeling Using Fuzzy Neural Networks with the Back Propagation Algorithm / IEEE trans. Neural Networks 3 (5) : 801 ~ 806 google schola

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