정보 입자 기반 퍼지 뉴럴 네트워크의 최적화

Optimization of Information Granule-based Fuzzy Neural Network

  • Park, Keon-Jun (Dep. of Electrical Engineering, The University of Suwon) ;
  • Oh, Sung-Kwun (Dep. of Electrical Engineering, The University of Suwon) ;
  • Kim, Hyun-Ki (Dep. of Electrical Engineering, The University of Suwon)
  • 발행 : 2006.07.12

초록

본 논문에서는 입출력 데이터의 특성을 이용하기 위하여 HCM 클러스터링에 의한 정보 입자를 이용한 퍼지 뉴럴 네트워크의 설계를 제안하고 최적화한다. 대상 시스템의 입출력 데이터를 취득하여 데이터들간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고 각 규칙에 속한 입출력 데이터를 추출하여 후반부 추론에 적용한다. 또한, 앞서 정의된 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 최적화한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

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