한국지능시스템학회논문지 (Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems)

  • 제10권6호
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  • Pages.591-596
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  • 2000
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  • 1976-9172(pISSN)
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  • 2288-2324(eISSN)
한국지능시스템학회 (Korean Institute of Intelligent Systems)
권호 표지

웨이브릿 이론을 이용한 퍼지-신경망 구조의 최적화

The FNN Optimization Using The Wavelet Theory

  • 김용택 (중앙대학교 전자전기공학부) ;
  • 서재용 (중앙대학교 전자전기공학부) ;
  • 연정흠 (중앙대학교 전자전기공학부) ;
  • 김종수 (중앙대학교 전자전기공학부) ;
  • 전홍태 (중앙대학교 전자전기공학부)
  • 발행 : 2000.12.01
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초록

본 논문에서는, 퍼지 신경망 시스템에 대한 최적의 규칙 베이스의 생성과 초기화를 이루기 위하여 웨이브릿 이론을 기반으로 한 퍼지 신경망 구조를 제안한다. 제안한 웨이브릿 기반의 퍼지 신경망 구조(WFNN)에서는 퍼지-신경망에 대하여 웨이브렛 함수의 성질과 다운스트레칭 메카니즘에 의하여 초기의 최적 퍼지 규칙 베이스를 구성하고 은닉층의 노드 개수를 최적화시키며, 에러 역전파 알고리즘에 의하여 각 파라미터의 조절과 학습이 진행된다. 역진자 시스템에 대한 모의 실험을 통하여 제안한 웨이브릿 기반의 퍼지 신경망 제어 시스템의 우수성을 검증하였다.

키워드

참고문헌

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  6. Technical Report 849 Wavelets, Splines, Neurons, Fuzzies : How Good For Identification A. Judisky;Q. Zhang;B. Delyon;P.Y. Glorennec;A. Benveniste
  7. IEEE Trans. Neural Networks v.10 Wavelet Decomposition and Radial Basis Function Networks for System Monitoring Andreas Ikonomopoulos;Akira Endou
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