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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김은후 (수원대학교) 송찬석 오성권 (수원대학교) 김현기 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제66권 제4호
발행연도
2017.4
수록면
692 - 700 (9page)

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In this paper, we propose the structural design of Interval Type-2 FCM based RBFNN. Proposed model consists of three modules such as condition, conclusion and inference parts. In the condition part, Interval Type-2 FCM clustering which is extended from FCM clustering is used. In the conclusion part, the parameter coefficients of the consequence part are estimated through LSE(Least Square Estimation) and WLSE(Weighted Least Square Estimation). In the inference part, final model outputs are acquired by fuzzy inference method from linear combination of both polynomial and activation level obtained through Interval Type-2 FCM and acquired activation level through Interval Type-2 FCM. Additionally, The several parameters for the proposed model are identified by using differential evolution. Final model outputs obtained through benchmark data are shown and also compared with other already studied models’ performance. The proposed algorithm is performed by using Iris and Vehicle data for pattern classification. For the validation of regression problem modeling performance, modeling experiments are carried out by using MPG and Boston Housing data.
#Interval type-2 FCM clustering #principal component algorithm #Linear discriminant analysis #Least square estimation #Weighted least square estimation #Differential evolution

목차

Abstract
1. 서론
2. 선형 특징추출 기법을 이용한 데이터 전처리
3. Interval Type-2 FCM based RBFNN의 구조
4. 차분진화(DE) 알고리즘을 이용한 최적화
5. 실험 결과
6. 결론
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
L.A. Zadeh, “Fuzzy sets,” Inform. and Control, Vol. 8, pp. 338?353, 1965. J.M. Mendel, Uncertain Rule-based Fuzzy Logic System: Introduction and New Direction, Prentice-Hall, NJ, 2001. K. J. Park, Yong, K. Kim. S. K. Oh, “Design of Type-2 FCM-based Fuzzy Inference Systems and Its Optimization,” Korean Institute of Electrical engineers, Vol. 60, No. 11, pp. 2157-2164, 2011. B.-I. Choi, F. C.-H. Rhee, “Interval type-2 fuzzy membership function generation methods for pattern recognition,” Information Sciences, Vol. 179, No. 13, pp. 2102-2122, 2009. S.-H. Yoo, S.-K. Oh, W. Pedrycz, “Optimized face recognition algorithm using radial basis function neural networks and its practical applications,” Neural Networks, Vol. 69, pp. 111-125, 2015

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