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학술저널
저자정보
염찬욱 (조선대학교) 최한수 (조선대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제8호(JKIIT, Vol.17, No.8)
발행연도
2019.8
수록면
21 - 28 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.8.21

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지식 획득 또는 추출은 인공지능 분야에서 전문가 시스템 개발의 장애로 여겨진다. 퍼지 IF-THEN 규칙들은 불확실한 지식의 가장 흔히 사용되는 표현 도구이며, 인공지능에 널리 적용된다. Training data의 불충분과 규칙추출 방법의 한계와 같은 불확실한 요인들 때문에, 데이터로부터 추출된 퍼지 IF-THEN 규칙들은 만족한 성능을 갖지 못한다. 이 경우에 하나의 방법은 추출된 퍼지 IF-THEN 규칙들을 정제하는 것을 생각할 수 있다. IF-THEN 규칙들 내의 파라메타들은 신경회로망의 연결 가중치들에 해당한다. 따라서 IF-THEN 규칙들의 정제는 신경회로망 학습에 의해 완성되어 질 수 있다. 그 파라미터들은 선형 삼각형 멤버십 함수의 중심과 폭이다. 본 연구에서는 두 개의 전건부와 하나의 후건부가 신경회로망에 의해 동조되어 진다.
#artificial intelligence #fuzzy IF–THEN rules #refinement #neural networks

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 뉴로-퍼지 추론시스템
Ⅲ. 모의실험
Ⅳ. 결론
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