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문제 정의
- 본 논문에서는 퍼지 로직의 단점인 규칙생성의 비효율성을 보완하기 위하여 학습울 통해 규칙을 자동 생성하는 퍼지 연상 장치養 음성경계 추출에 적융하였다. 王한 시간 정보를 추가하기 위해 최근 신경망에서 많이 사용하는 순환 노드譽 추가하여 시간 정보를 orLline시에 적용하는 순환 퍼지연상기억장치 (RFAM ■- Recurrent Fuzzy Associative Memory)을 제안 한다.
- 본 논문은 음성경계 추출을 위해 순환 노드률 추가한 퍼지 순환 연상 장치柔 제안하였다. FAM의 툭성으로 인해 규칙은 학습욜 통해 자동 생성되므로 시스템 구성을 위해 학습 테이 터 이외의 전문가적 지식은 필요하지 않았고 학습을 통해 가중치를 생성하였다.
- 자동 생성 신경망과 같이 퍼지규칙을 자동생성 하기 위해 본 논문에서는 순환 퍼지연상기억장치(RFAM:Recu「「ent Fuzzy Asso이ative 내emo「y)養 사용하도록 한다. 퍼지연상기억장치의 각 입력 벡터는 히스토그램 분석을 통해 퍼지 소속 함수로 구성되고 모듄 소속함수는 조건부와 결합되는 연상장지률 구성한다.
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