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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제17권 제4호
발행연도
2007.8
수록면
472 - 476 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2007

데이터와 클러스터들의 대표값들 사이의 거리를 이용한 퍼지 학습법칙
김용수 한국지능시스템학회 논문지 2007.08 학술저널
데이터와 클러스터들의 대표값들 사이의 거리를 이용한 퍼지 학습법칙
김용수 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2007.04 학술대회자료

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학습법칙은 신경회로망의 성능에 중요한 영향을 미친다. 본 논문은 데이터와 클래스들의 대표값들 사이의 거리를 고려하여 학습률을 정하는 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 클래스들의 대표값을 조정할 때, 이러한 고려는 outlier에 비하여 결정경계선 근처에 있는 데이터의 반영도를 높임으로써 outlier의 클래스의 대표값에 미치는 영향도를 낮출 수 있다. 따라서 outlier들이 결정경계선을 악화시키는 것을 방지할 수 있다. 이 새로운 퍼지 학습법칙을 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하였다. 제안한 퍼지 신경회로망과 다른 감독 신경회로망들의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였다. iris 데이터를 사용하여 테스트한 결과 제안한 퍼지 신경회로망의 성능이 우수함을 보였다.
#Learning rates #Learning rule #IAFC neural network #Fuzzy Learning Vector Quantization

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. Supervised IAFC 퍼지 신경회로망 5
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고문헌
저자소개

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