Proceedings of the KIEE Conference (대한전기학회:학술대회논문집)
- 2015.07a
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- Pages.1343-1344
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- 2015
Design of Incremental FCM-based RBF Neural Networks Pattern Classifier for Processing Big Data
빅 데이터 처리를 위한 증분형 FCM 기반 RBF Neural Networks 패턴 분류기 설계
- Lee, Seung-Cheol (Department of Electrical Engineering, The University of Suwon) ;
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Oh, Sung-Kwun
(Department of Electrical Engineering, The University of Suwon) ;
- Roh, Seok-Beom (Department of Electronic Convergence Engineering, The University of Wonkwang)
- Published : 2015.07.15
Abstract
본 연구에서는 증분형 FCM(Incremental Fuzzy C-Means: Incremental FCM) 클러스터링 알고리즘을 기반으로 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks: RBFNN) 패턴 분류기를 설계한다. 방사형 기저함수 신경회로망은 조건부에서 가우시안 함수 또는 FCM을 사용하여 적합도를 구하였지만, 제안된 분류기에서는 빅 데이터간의 적합도를 구하기 위해 증분형 FCM을 사용한다. 또한, 빅 데이터를 학습하기 위해 결론부에서 재귀최소자승법(Recursive Least Square Estimation: RLSE)을 사용하여 다항식 계수를 추정한다. 마지막으로 추론부에서는 증분형 FCM에서 구한 적합도와 재귀최소자승법으로 구한 다항식을 이용하여 최종 출력을 구한다.
Keywords