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학술저널
저자정보
박상범 (수원대학교) 오성권 (수원대학교) 김현기 (수원대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제2호
발행연도
2018.4
수록면
99 - 106 (8page)
DOI
10.5391/JKIIS.2018.28.2.99

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본 논문에서는 최적화된 Fuzzy Transform을 이용한 소프트맥스 함수 기반 RBFNN 분류기 설계를 제안하고 그 효용성은 모의실험을 통하여 보여준다. 이를 위하여 차분진화와 입자군집 최적화를 최적화 알고리즘으로 사용하였다. 그리고 최적화 알고리즘을 이용하여 멤버쉽함수의 중심점을 최적화하였고 최적화된 멤버쉽함수의 형태를 비교하였다. 최적화된 Fuzzy Transform을 사용하여 획득한 축소된 입력변수는 소프트맥스 함수 기반 RBFNN 분류기의 입력으로 사용한다. 비용함수는 크로스 엔트로피 오차함수를 사용하였고 뉴턴법기반의 비선형 최소자승법을 연결가중치 계수를 추정하는 학습방법으로 사용하였다. 또한, 출력값을 0과 1사이의 값으로 정규화하기 위해 소프트맥스 함수를 출력층의 활성함수로 사용하였다. 소프트맥스 함수에 의해 정규화된 출력값들은 확률값들로 간주하여 확률값들 중 가장 큰 값을 분류기의 최종출력을 결정한다. 레이저유도붕괴분광기를 사용하여 획득한 재질별 스펙트럼 데이터를 사용하여 제안된 분류기의 분류성능이 평가된다. 제안된 분류기는 weka data software의 분류성능의 관점에서 우수성을 보여준다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 최적화 알고리즘을 이용한 Fuzzy Transform 멤버쉽함수의 중심점 최적화
3. 소프트맥스 함수 기반 RBFNN 분류기
4. 실험 및 결과고찰
5. 결론 및 향후 연구방향
References

참고문헌 (18)

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