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개선된 퍼지 클러스터링
Improved Fuzzy Clusteirng 원문보기

퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems, v.15 no.1, 2005년, pp.6 - 11  

김승석 (충북대학교 전기전자컴퓨터 공학부 전기공학과) ,  김성수 (충북대학교 전기전자컴퓨터 공학부 전기공학과) ,  유정웅 (충북대학교 전기전자컴퓨터 공학부 전기공학과)

초록
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본 논문에서는 지능형 시스템의 초기 구조 및 파라미터 최적화에 필요한 개선된 성능의 퍼지 클러스터링 방법을 제안한다. 일반적인 클러스터링의 유용한 특성을 유지하면서 시스템의 구성을 적응적으로 변화시켜 전체 시스템의 학습과 성능을 개선할 수 있도록 하였다. 특히, 클러스터링 과정에서 발생하는 초기 파라미터 결정 문제와 최적화 문제를 동시에 만족하면서 일정한 구조로 수련하는 제안된 방법의 특성을 이용하여 지능형 모델에서 필요로 하는 조건이나 패턴의 구조를 자율적으로 추정하였다. 실험에서는 제안된 클러스터링 방법을 기존의 연구된 알고리즘과 비교하여 제안된 방법의 우수성을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a new fuzzy clustering scheme that optimizes the initial structure and the parameters to improve the performance of a intelligent systems. The proposed method keeps the good properties of clustering, and improves the total systems' performance at the same time, Especially, ...

주제어

#Fuzzy clustering   #Fuzzy C-means   #Mountain flustering   #Chen algorithm   #TSK Fuzzy model  

참고문헌 (14)

  1. Chin-Teng Lin, C. S. George. Lee, 'Neural Fuzzy Systems : A Neuro-Fuzzy Synergism to Intelligent Systems', Prentice Hall, 1996 

  2. J-S. R. Jang, C. T. Sun, E. Mizutani, 'Neuro-Fuzzy and Soft Computing : A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence', Prentice Hall, 1997 

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  13. Roy L. Streit, Tod E. Luginbuhl, 'Maximum Likelihood training of Probabilitic Neural Networks', IEEE Trans on Neural Networks, Vol. 5, No.5, pp. 764-782, 1994 

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