초록

생물학적으로 동기가 되는 신경망 모델에 기반한 TAM 네트워크는 특별히 패턴분석에 효과적인 모델이다. TAM 네트워크는 입력층, 카테고리층, 출력층으로 구성되어 있다. 입력 및 출력 데이터에 대한 퍼지룰은 TAM 네트워크에서 얻어진다. 각 층에서 링크와 노드를 감소하기 위한 3가지의 프루닝룰을 사용하는 TAM 네트워크를 퍼지 TAM 네트워크라고 한다. 본 논문에서는 퍼지 TAM 네트워크를 건설협력업체의 핵심역량모델의 패턴분석에 적용하고 그 유용성을 보인다.

Abstract

The TAM(Topographic Attentive Mapping) network based on a biologically-motivated neural network model is an especially effective one for pattern analysis. It is composed of of input layer, category layer, and output layer. Fuzzy rule, for input and output data are acquired from it. The TAM network with three pruning rules for reducing links and nodes at the layer is called fuzzy TAM network. In this paper, we apply fuzzy TAM network to pattern analysis of core competency model for subcontractors of construction companies and show its usefulness.

주제어

#Fuzzy TAM Network   #Pattern Analysis   #Subcontractors of Construction Companies   #Core Competency Model  

저자의 다른 논문

참고문헌 (10)

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이 논문을 인용한 문헌 (7)

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5. Kim, Jong-Ho ; Hyun, Mi-Sook ; Hwang, Seung-Gook 2007. "A Study on Transactional Analysis and Job Satisfaction Using Pattern Analysis" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems, 17(4): 526~533  원문보기 상세보기
6. Yang, Sang-Yul ; Kim, Sung-Eun ; Hwang, Seung-Gook ; Won, You-Dong ; Hayashi, Isao 2007. "A Study on Acquisition of Evaluation Rules for Subcontractors of Construction Companies Using Fuzzy ID3" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems, 17(5): 691~695  원문보기 상세보기
7. Kim, Hong-Jin ; Hwang, Seung-Gook 2008. "A Study on Pattern Analysis of Sustainability Management Using Fuzzy ID3" 한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, 18(5): 700~705  원문보기 상세보기