다중 가우시안 함수 기반 퍼지 모델링

Fuzzy Modeling Based on Multiple Gaussian Functions

본 논문은 다수의 가우시안(Gaussian) 함수를 가중치 함수로 이용하여 퍼지 소속 함수의 효율적인 동정기법을 제안한다. 먼저 데이터를 가장 잘 구분하는 특징 변수를 선정하고, 이에 대한 기본 소속 함수를 가우시안 함수로 설정한 후, 다수의 가우시안 함수를 곱하여 소속 함수를 동정한다. 해당 특징 변수에 대한 소속 함수의 동정 후, 다음 우선 순위의 특징 변수를 퍼지 규칙에 첨가하여 가장 높은 정확도를 획득할 때까지 반복적으로 소속 함수를 동정한다. 이러한 방법은 데이터의 분포 성향을 소속 함수에 반영시킬 수 있을 뿐만아니라, 알고리듬의 고속 연산도 가능하다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 iris 데이터에 적용하여 모의실험의 예를 보인다.