The performance of Radial Basis Function Neural Networks depends on setting up the Radial Basis Functions over the input space which are the important design procedure of Radial Basis Function Neural Networks. The existing method to initialize the location of the radial basis functions over the input space is to use the conditional fuzzy C-means clustering. However, the researchers which are interested in the conditional fuzzy C-means clustering cannot get as good modeling performance as they expect because the conditional fuzzy C-means clustering cannot project the information which is extracted over the output space into the input space. To compensate the above mentioned drawback of the conditional fuzzy C-means clustering, we apply a fuzzy K-nearest neighbors approach to project the auxiliary information defined over the output space into the input space without lose of the information.
본 연구에서는 캐피탈시장에서의 고객신용예측을 위한 모형으로 여러 가지 인공신경망(Neural Network) 모형들을 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용하여 통합한 신용예측모형을 제안하였다. 10개의 학습된 인공신경망 모형들을 유전자알고리즘을 이용하여 종류별로 통합하여 MLP (Multi-Layered Perceptron), Linear, RBF(Radial Basis Function) 세 가지의 대표모델을 얻고 이를 다시 하나의 인공신경망 모델로 통합하였다. 이를 통합되기 이전의 각각의 인공신경망 모형들과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 통합모형의 유효성과 통합방법의 타당성을 제시하였다.
본 논문에서는 멀티코드를 사용하는 직접 시퀀스-코드 분할 다중 접속 (DS/CDMA: direct sequence/code division multiple access) 전력선 통신 시스템에서 사용자 검출을 위해 방사형 기저 함수를 응용하는 모델을 제안하였다. 방사형 기저 함수 기반의 사용자 검출기의 성능은 기존의 부 최적화된 다중 사용자 검출기의 성능과 비트 에러율 면에서 비교 분석되었다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 모델인 역 상관기 기반 검출기보다 우수한 성능을 나타내는 것을 확인하였고, 다양한 환경에서 near-optimum 성능을 보이는 것을 확인하였다. 본 논문에서 이러한 결과들은 다중코드 DS/CDMA 전력선 통신 시스템에서 다중 사용자 검출기 디자인에 적용 될 수 있다.
Probabilistic buckling behavior of sandwich panel considering random system parameters using a radial basis function (RBF) approach is presented in this paper. The random system properties result in an uncertain response of the sandwich structure. The buckling load of laminated sandwich panel is obtained by employing higher-order-zigzag theory (HOZT) coupled with RBF and probabilistic finite element (FE) model. The in-plane displacement variation of core as well as facesheet is considered to be cubic while transverse displacement is considered to be quadratic within the core and constant in the facesheets. Individual and combined stochasticity in all elemental input parameters (like facesheets thickness, ply-orientation angle, core thickness and properties of material) are considered to know the effect of different degree of stochasticity, ply- orientation angle, boundary conditions, core thickness, number of laminates, and material properties on global response of the structure. In order to achieve the computational efficiency, RBF model is employed as a surrogate to the original finite element model. The stiffness matrix of global response is stored in a single array using skyline technique and simultaneous iteration technique is used to solve the stochastic buckling equations.
The inverse heat conduction problem (IHCP) is a problem of estimating boundary condition from temperature measurement at one or more interior points. Neural networks are general information processing systems inspired by the connectionist theory of human brain. By properly training the network by the learning rule, the neural network method can handle many non-linear or other complex problems. In this work, neural network is applied to complicated inverse heat conduction problems. Efficiency of the procedure is enhanced by incorporating the radial basis functions (RBF). The RBF is trained faster than other neural network and can find smooth solution. In order to demonstrate the effectiveness of the current scheme, a typical one-dimensional IHCP is considered. At one surface, the temperature as well as the heat flux is known. The unknown temperature of interest is estimated on the other side of the slab. The results from the proposed method based on RBF neural network are compared with the conventional method.
본 논문에서는 가상성형 시스템에 적합한 Radial Basis Function(RBF) 기반의 변형 기법과 변형된 얼굴 구성 요소를 얼굴 영상에 혼합하는 기법을 제시한다. 가상성형을 위한 변형 기법은 유동적인 얼굴 구성 요소들을 변형함에 있어 부드러움과 정확성을 가져야 하고 변형 부위 이외의 다른 얼굴 구성 요소에는 왜곡을 주지 않는 지역성도 가져야 한다. 이를 위해 제안된 가상성형 시스템은 자유형태 변형 모델을 기반으로 RBF에 의해 격자들의 변형 정도를 계산한다. 성형의 정확성을 위해 변형 오차는 기준곡선 정점들의 목표 위치와 실제 변형된 위치 사이의 오차제곱합을 이용하여 Singular Value Decomposition(SVD)에 의해 반복적으로 RBF 매핑 함수의 계수들을 계산하여 보정한다. 변형된 얼굴 구성 요소는 Euclidean Distance Transform(EDT)에 의해 계산된 혼합 비율을 사용하여 원본 얼굴 영상과 합성된다. 제안된 변형 기법과 합성 기법은 가상성형 결과의 정확도와 왜곡 측면에서 우수한 성능을 보인다는 것을 실험적으로 확인하였다.
In this paper, some fundamental problems concerning RBF(radial-basis-function) networks and approximation of functions are addressed. First, a comprehensive introduction to RBF networks is given with typical RBF networks classified into three classes. Next, sharp conditions are given under which continuous functions of a finite number of real variables can be approximated arbitrarily well by a certain class of RBF networks. Finally, a related result is given concerning the representation of functions in the form of distributed RBF networks.
본 논문에서는 Synchronous DS-CDMA(direct sequence-code division multiple access) 시스템에서 준 최적의 RBF(radial basis function) 수신기를 제안한다. 제안된 수신기는 병렬적인 RBF Network들이 결합된 형태를 갖으며, 각 RBF Network는 일반적인 RBF 수신기의 구조를 갖는다. 각각의 RBF Network는 다른 RBF Network에 할당된 사용자들에 의해 야기되는 간섭 성분으로 인해 성능이 저하된다. 따라서, 이러한 간섭 영향을 완화시킬 수 있는 병렬 간섭제거 기법(PIC)을 각 RBF Network들간에 적용한다. 본 논문에서는 제안된 수신기가 요구되는 RBF의 개수(RBF의 중심값)를 줄일 수 있는 구조를 갖고, 수신과정에서 하나의 정보열당 요구되는 연산량 또한 줄일 수 있는 구조임을 확인하였다. 그리고, AWGN 채널에서의 모의실험을 통해 일반적인 수신기보다 복잡도를 줄인 제안된 수신기가 최적의 수신기와 유사한 성능을 나타냄을 확인하였다. 또한, 제안된 수신기가 다양한 시스템 요구사항에 대처할 수 있음을 확인하였다.
Highly nonlinear dynamical systems are easily identified using neural networks. When disturbances are included in the learning data set Int system modeling, modeling process will be poorly performed. Since the radial basis functions in the radial basis function network(RBFN) are centered at the points specified by the weights, RBF networks are robust for approximating the process including the narrow-band disturbances deviating significantly from the regular signals. To exclude(filter) these disturbances, a robust algorithm for system identification, based on the RBFN, is proposed. The performance of system identification excluding disturbances is investigated and compared with the one including disturbances.
In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.