Type-2 Fuzzy Neural Networks for Pattern recognition

패턴인식을 위한 Type-2 Fuzzy Neural Networks

  • Ji, Kwang-Hee (Dept. of Electrical Engineering, The Univ. of Suwon) ;
  • Kim, Hyun-Ki (Dept. of Electrical Engineering, The Univ. of Suwon) ;
  • Oh, Sung-Kwun (Dept. of Electrical Engineering, The Univ. of Suwon)
  • Published : 2009.07.14

Abstract

본 논문에서는 다항식 기반 Type-2 Fuzzy Neural Networks(T2FNN)를 설계하고 이를 패턴분류 문제에 적용하여 그 성능을 분석한다. T2FNN은 Fuzzy C-Means(FCM)을 Type-2 Fuzzy C-Means로 확장시킨 것이라 할 수 있으며, Input layer, Fuzzyification layer, Inference layer, Deffuzification layer의 4층 네트워크로 구성된다. interval Type-1 퍼지 집합인 후반부의 연결가중치는 Gradient Descent Method를 이용하여 학습한다. 제안된 RBF 신경회로망은 모의데이터와 패턴인식 성능 평가에 많이 사용되는 machine learning 데이터에 적용하여 패턴 분류기로서의 성능을 평가받는다.

Keywords