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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2006.8
- 수록면
- 460 - 465 (6page)
이용수
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본 논문은 입력 벡터와 클래스들의 대표값들간의 유클리디안 거리들을 사용한 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 이 새로운 퍼지 학습을 supervised IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망 4에 적용하였다. 이 신경회로망은 안정성을 유지하면서도 유연성을 가지고 있다. iris 데이터를 사용하여 테스트한 결과 supervised IAFC 신경회로망 4는 오류 역전파 신경회로망과 LVQ 알고리듬보다 성능이 우수하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. Supervised IAFC 신경회로망 4
3. 실험 및 결과
4. 결론
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저자소개
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