본 연구에서는 부분방전의 인식을 위한 두가지 접근법을 제안하였다. 첫 번째로는 백프로파게이션 알고리즘을 적용한 신경회로망이구 두 번째로는 두 연산자 백터간의 사이각 계산이다. 부분방전신호는 IEC(b), 침대평판 및 CIGRE method II 등 3가지 전극계로부터 각각 검출되었다. 신경회로망과 벡터의 사이각을 이용한 방법 모두 이리 학습된 패턴에 대해서는 양호한 인식능력을 보였다. 그려고 사용되는 연산자의 수가 미학습패턴의 인식능력에 큰 영향올 미쳤다.
This paper presents handover algorithm method using fuzzy rules and neura1 network. In future mobile communication systems, the amount of call requests over a region will increase dramatically. This problem has to be solved by decreasing the cell size. But, this method lets a mobile station switch the a base station at a higher rate. In order to maintain better mobile communication system in a micro or pico cellular system, better handover algorithm must be devoloped. In this paper, we propose a handover algorithm which is based on the fuzzy teory that is applied to make rules with the parameters and neural network that is to learn rules. This new handover algorithm is tested by computer simulation and compared with the conventional algorithms.
Kim, Soo-Hoon;Kim, Sang-Berm;Koh, Si-Young;Hur, Kang-In
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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제17권2E호
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pp.26-30
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1998
In this paper, we compose neural network predictive HMM(NNPHMM) to provide the dynamic feature of the speech pattern for the HMM. The NNPHMM is the hybrid network of neura network and the HMM. The NNPHMM trained to predict the future vector, varies each time. It is used instead of the mean vector in the HMM. In the experiment, we compared the recognition abilities of the one hundred Korean syllables according to the variation of hidden layer, state number and prediction orders of the NNPHMM. The hidden layer of NNPHMM increased from 10 dimensions to 30 dimensions, the state number increased from 4 to 6 and the prediction orders increased from 10 dimensions to 30 dimension, the state number increased from 4 to 6 and the prediction orders increased from the second oder to the fourth order. The NNPHMM in the experiment is composed of multi-layer perceptron with one hidden layer and CMHMM. As a result of the experiment, the case of prediction order is the second, the average recognition rate increased 3.5% when the state number is changed from 4 to 5. The case of prediction order is the third, the recognition rate increased 4.0%, and the case of prediction order is fourth, the recognition rate increased 3.2%. But the recognition rate decreased when the state number is changed from 5 to 6.
인터넷 기술의 발달로 B2C 전자상거래의 거래액이 꾸준히 증가하고 있으며 이에 따라 인터넷 소비자들의 효과적인 고객관계 관리를 위해서 기업들은 많은 노력을 기울이고 있다. 특히 특정 소비자 집단의 특성을 파악하고 분석하는 것은 효과적인 CRM과 마케팅 전략을 위해서 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 온라인 서점을 이용하는 소비자들을 세분화시켜 의미 있는 그룹들로 정의할 수 있는 방법을 제시한다. 설문지를 통하여 데이터를 수집한 후 요인분석을 실시하여 다섯 가지의 주요인을 추출한다. 요인분석 후에 얻어지는 각 응답자별 요인점수를 input 데이터로 하여 군집분석을 실시하고 분류된 6개의 군집과 다섯 가지 주요인들과의 분산분석을 통하여 군집간의 차이성을 검증한다.
퍼지모델링의 설계 방법을 교통경로선택의 모델동정을 위하여 제안한다. 제안된 퍼지모델은 최적화이론, 퍼지구현규칙을 사용하여 ""IF..., THEN...""의 효율적인 형태로 시스템구조와 파라미터 동정을 시행한다. 이 논문에서 간략추론, 선형추론, 병형된 선형추론의 3가지종류의 퍼지모델링 방법을 제시한다. 이 퍼지추론 방법은 인간의 교통행동의 정확한 추정과 정밀한 묘사를 위해 교통경로선택 모델을 개발하기 위해 이용된다. 퍼지규칙의 전반부 구조와 파라미터를 동정하기 위해 개선된 컴플렉스법을 사용하고, 최적후반부 파라미터를 동정하기 위해 최소자승법이 사용된다. 교통경로선택 데이타가 제안된 퍼지모델 성능을 평가하기 위해 사옹된다. 제안된 방법이 기존의 다른 연구들 - 즉 BL, PS, FL, NN, FNNs 모델 등 - 보다 더 높은 정확도를 가진 퍼지모델을 생성함을 보인다. 생성함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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