비대칭 퍼지 학습률을 이용한 퍼지 신경회로망 모델

김용수

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김용수

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표논문집 제15권 제2호

발행연도: 2005.11

수록면: 101 - 105 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (8)

2012

결정경계선에서 부터 데이터까지의 거리를 고려한 학습법칙을 사용한 퍼지 신경회로망

김용수 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2012.11 학술대회자료

2006

클래스간의 거리를 고려한 학습법칙을 사용한 퍼지 신경회로망 모델

김용수 , 백용선 , 이세열 한국지능시스템학회 논문지 2006.08 학술저널

클래스간의 거리를 고려한 학습법칙을 사용한 퍼지 신경회로망 모델

김용수 , 백용선 , 이세열 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2006.05 학술대회자료

2005

비대칭 퍼지 학습률을 이용한 퍼지 신경회로망 모델

김용수 한국지능시스템학회 논문지 2005.12 학술저널

비대칭 퍼지 학습률을 이용한 퍼지 신경회로망 모델

김용수 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2005.11 학술대회자료

LVQ(Learining Vector Quantization)을 퍼지화한 학습 법칙을 사용한 퍼지 신경회로망 모델

김용수 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2005.05 학술대회자료

2001

Underutilization 문제를 해결한 퍼지 신경회로망 모델

김용수 , 함창현 , 백용선 한국지능시스템학회 논문지 2001.08 학술저널

2000

조건 확률을 퍼지화한 학습 법칙을 사용하는 퍼지 신경회로망 모델

김용수 , 함창현 , 백용선 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2000.05 학술대회자료

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본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quantization)을 퍼지화한 새로운 퍼지 학습 법칙을 제안하였다. 퍼지 LVQ 학습 법칙 3은 기존의 학습률 대신에 퍼지 학습률을 사용하였는데, 기존의 LVQ와는 달리 비대칭인 학습률을 사용하였다. 기본의 LVQ에서는 분류가 맞거나 틀렸을 때 같은 학습률을 사용하고 부호만 달랐으나, 새로운 퍼지 학습 법칙에서는 분류가 맞거나 틀렸을 때 부호가 다를 뿐만 아니라 학습률도 다르다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙을 무감독 신경회로망인 improved IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하여 감독 신경회로망으로 변형하였다. Improved IAFC 신경회로망은 유연성이 있으면서도 안정성이 있다. 제안한 supervised IAFC 신경회로망 3의 성능과 오류 역전과 신경회로망의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데 Supervised IAFC 신경회로망 3가 오류 역전과 신경회로망보다 성능이 우수하였다.

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김용수

소속기관 대전대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 10% 공학 > 컴퓨터학

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