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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강전성 (수원대학교) 오성권 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제64권 제1호
발행연도
2015.1
수록면
99 - 106 (8page)

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In this study, we propose Radial basis function Neural Network(RBFNN) using Recursive Weighted Least Square Estimation(RWLSE) to effectively deal with big data class meteorological radar data. In the condition part of the RBFNN, Fuzzy C-Means(FCM) clustering is used to obtain fitness values taking into account characteristics of input data, and connection weights are defined as linear polynomial function in the conclusion part. The coefficients of the polynomial function are estimated by using RWLSE in order to cope with big data. As recursive learning technique, RWLSE which is based on WLSE is carried out to efficiently process big data. This study is experimented with both widely used some Machine Learning (ML) dataset and big data obtained from meteorological radar to evaluate the performance of the proposed classifier. The meteorological radar data as big data consists of precipitation echo and non-precipitation echo, and the proposed classifier is used to efficiently classify these echoes.

목차

Abstract
1. 서론
2. 기상레이더 데이터의 특성
3. 패턴 분류기의 구조 및 학습방법
4. Fuzzy Recursive Weighted Least Square Estimation
5. 패턴 판단모듈
6. 실험 결과 및 고찰
7. 결론
References

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