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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김은후 (수원대학교) 오성권 (수원대학교) 김현기 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제65권 제9호
발행연도
2016.9
수록면
1,541 - 1,550 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2017

일반화 능력의 개선을 위한 퍼지 클러스터링기반 신경회로망 분류기의 학습방법 연구
김은후 ,  오성권 ,  김현기 대한전기학회 학술대회 논문집 2017.07 학술대회자료
라만분광법에 의한 흑색 플라스틱 선별을 위한 퍼지 클러스터링기반 신경회로망 분류기 설계
김은후 ,  배종수 ,  오성권 전기학회논문지 2017.07 학술저널

2016

퍼지 클러스터링기반 신경회로망 패턴 분류기의 학습 방법 비교 분석
김은후 ,  오성권 ,  김현기 전기학회논문지 2016.09 학술저널

초록· 키워드

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In this paper, we introduce a novel learning methodology of fuzzy clustering-based neural network pattern classifier. Fuzzy clustering-based neural network pattern classifier depicts the patterns of given classes using fuzzy rules and categorizes the patterns on unseen data through fuzzy rules. Least squares estimator(LSE) or weighted least squares estimator(WLSE) is typically used in order to estimate the coefficients of polynomial function, but this study proposes a novel coefficient estimate method which includes advantages of the existing methods. The premise part of fuzzy rule depicts input space as “If” clause of fuzzy rule through fuzzy c-means(FCM) clustering, while the consequent part of fuzzy rule denotes output space through polynomial function such as linear, quadratic and their coefficients are estimated by the proposed local least squares estimator(LLSE)-based learning. In order to evaluate the performance of the proposed pattern classifier, the variety of machine learning data sets are exploited in experiments and through the comparative analysis of performance, it provides that the proposed LLSE-based learning method is preferable when compared with the other learning methods conventionally used in previous literature.
#Fuzzy C-Means clustering #Weighted least squares estimator #Least squares estimator #Local least squares estimator

목차

Abstract
1. 서론
2. 퍼지 클러스터링기반 신경회로망 패턴 분류기의 구조 및 학습 방법
3. 실험 결과
4. 결론
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
[단행본] - R. R. Salakhutdinov / 2012 / Advances in Neural Information Processing 25 / MIT Press : 1 ~ 9 google schola [학술지(정기간행물)] - Y. LeCun / 2015 / Deep learning / Nature 521 : 436 ~ 444 google schola [학술지(정기간행물)] - D. Broomhead / 1988 / Multivariable functional interpolation and adaptive networks / Complex Systems 2 : 321 ~ 355 google schola [학술지(정기간행물)] - F. Schwenker / 2001 / Three learning phases for radial-basis-function networks / Neural Networks 14 : 439 ~ 458 google schola [학술지(정기간행물)] - S. -K. Oh / 2012 / Design of K-means Clustering-based Polynomial Radial Basis Function Neural Networks(pRBF NNs)Realized with the Aid of Particle Swarm Optimization and Differential Evolution / Neurocomputing 78 (1) : 121 ~ 132 google schola

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