웨이블렛 신경망을 이용한 전역근사 메타모델의 성능비교

신광호; 이종수

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 신광호 이종수 (연세대학교)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2009년도 CAE 및 응용역학부문 춘계학술대회 논문집

발행연도: 2009.5

수록면: 16 - 22 (7page)

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2009

웨이블렛 신경망을 이용한 전역근사 메타모델의 성능비교

신광호 , 이종수 대한기계학회 논문집 A권 2009.08 학술저널

웨이블렛 신경망을 이용한 전역근사 메타모델의 성능비교

신광호 , 이종수 대한기계학회 춘추학술대회 2009.05 학술대회자료

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Feed-forward neural networks have been widely used as function approximation tools in the context of global approximate optimization. In the present study, a wavelet neural network (WNN) which is based on wavelet transform theory is suggested as an alternative to a traditional back-propagation neural network (BPN). The basic theory of wavelet neural network is briefly described, and approximation performance is tested using a nonlinear multimodal function and a composite rotor blade analysis problem. Laplacian of Gaussian function, Mexican function, and Morlet function are considered during the construction of WNN architectures. In addition, approximation results from WNN are compared with those from BPN.

#Global function approximation(전역근사화) #Feed-Forward Neural Networks(신경망) #Wavelet Neural Network(웨이블렛 신경망) #Wavelet Transforrm(웨이블렛 변환)

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