Proceedings of the KIEE Conference (대한전기학회:학술대회논문집)

The Korean Institute of Electrical Engineers (대한전기학회)
권호 표지

A Study on Traning Method of Wavelet Neural Network Using Extended Kalman Filter

확장 칼만 필터를 이용한 웨이블릿 신경 회로망의 학습 방법에 관한 연구

  • Kim, Kyung-Ju (Department of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University) ;
  • Choi, Yoon-Ho (School of Electronic Engineering, Kyonggi University) ;
  • Park, Jin-Bae (Department of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University)
  • 김경주 (연세대학교 전기전자공학과) ;
  • 최윤호 (경기대학교 전자공학부) ;
  • 박진배 (연세대학교 전기전자공학과)
  • Published : 2004.07.14
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Abstract

시간 및 주파수 특성 분석이 용이한 웨이블릿 변환을 네트워크화 시킨 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 학습 방법에는 오차 역전파 알고리듬 및 유선 알고리듬 등이 있으나 이러한 학습 방법들은 수렴 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 신경 회로망의 최적 파라미터를 결정하기 위한 학습방법으로 확장 칼만 필터 알고리듬을 제안한다. 일반적으로 확장 칼만 필터 알고리듬은 복잡한 연산 과정에 불구하고 적은 학습 횟수로 빠른 수렴 특성을 가진다. 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해 확장 칼만 필터 학습 방법을 적용한 웨이블릿 신경 회로망을 혼돈 시스템 동정에 적용하여 경사 하강법을 사용한 기존의 신경 회로망에 비해 더 양호한 성능을 가짐을 검증하고자 한다.

Keywords