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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제11권 제9호
발행연도
2001.12
수록면
782 - 787 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2002

성장과 소거 알고리즘을 이용한 모듈화된 웨이블렛 신경망의 적응구조 설계
서재용 ,  김용택 ,  조현찬 외 1명 전자공학회논문지-SC 2002.01 학술저널

2001

모듈화된 웨이블렛 신경망의 적응 구조
서재용 ,  김용택 ,  김성현 외 2명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2001.12 학술대회자료
기하학적인 성장기준을 적용한 웨이블렛 신경망의 적응 구조 설계
서재용 ,  김성주 ,  조현찬 외 1명 한국지능시스템학회 논문지 2001.12 학술저널
모듈화된 웨이블렛 신경망의 적응 구조 설계
서재용 ,  김성주 ,  조현찬 외 1명 한국지능시스템학회 논문지 2001.12 학술저널
F-투영법을 이용한 웨이블렛 신경망의 성장 알고리즘
서재용 ,  김용택 ,  조현찬 외 2명 대한전자공학회 학술대회 2001.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 F-투영과 기하학적인 성장 기준을 이용하여 모듈화된 웨이블렛 신경망(MWNN)의 적응구조를 설계하기 위한 성장과 소거 알고리즘을 제안한다. 기하학적인 성장 알고리즘은 지역 오차를 고려한 추정 에러 기준과 이미 존재하는 다른 웨이블렛 함수와 근사적인 직교성을 보장하도록 웨이블렛 함수를 배열할 수 있는 각도 기준으로 구성되어 있다. 이러한 기준은 망의 설계자가 설계자의 의도대로 MWNN을 구성할 수 있는 방법론을 제시한다. 제안한 성장 알고리즘은 모듈과 모듈의 크기를 성장시킨다. 또한 소거 알고리즘은 MWNN의 모듈에 사용되는 웨이블렛 신경망의 지역화 특성에 기인한 문제점을 극복하기 위해 구성된 MWNN에서 불필요한 모듈의 노드나 모듈을 제거한다. 제안한 MWNN의 적응 구조 설계 알고리즘을 1, 2차원 대상 함수에 적용하여 성능을 검증하였다.
#Modular Wavelet Neural Network #Growing and Pruning Algorithm #Adaptive Structure

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. MWNN의 학습 방법
3. MWNN의 성장과 소거 알고리즘
4. 모의실험 및 검토
5. 결론
참고문헌
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