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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제17권 제7호
발행연도
2007.12
수록면
930 - 938 (9page)

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본 논문은 비정치(nonstationary) 통계특성 및 시변 동특성을 갖는 확률 프로세서의 정밀제어를 위한 신경회로망 제어기와 동적 베이시안 네트워크(DBN; Dynamic Bayesian Networks) 기반 모델링 기법을 제안한다. 신경망 제어기는 재귀형 구조의 일종인 Multilayer Perceptron-Infinite Impulse Response(MLP-IIR) 신경회로망으로 하였으며 실시간 시스템 오차를 보상하기 위한 온라인 학습법 또한 제안한다. DBN은 확률 프로세서의 확률모델링을 위하여 설계되며 또한 예측 제어기를 구성하는 보조시스템으로 이용된다. 제안한 제어기법의 타당성을 검증하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션이 실시되었으며 성능의 우수성을 입증하기 위하여 기존의 제어기법과 비교검토하였다.
#신경회로망 제어기 #동적 베이시안 네트워크 #확률프로세서 #비정치 통계특성 #시변 동특성 #Neural network control #Dynamic Bayesian networks #Stochastic process #Nonstationary statistics #Time-varying dynamics

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 재귀형 신경회로망 제어기
3. 신경회로망 제어기의 온라인 학습
4. 확률프로세서의 DBN 모델링
5. DBN 기반 예측 제어시스템
6. 컴퓨터 시뮬레이션
7. 결론
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