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초록

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본 논문은 컨텍스트기반 GK 클러스터링을 이용한 출력공간을 고려하는 CGK기반 퍼지 입자 모델을 -제안한다. 일반적인 GK 클러스터링은 입력공간에 있는 데이터들의 특징만 고려하기 때문에 출력공간에 있는 특징을 고려하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 입력공간뿐만 아니라 출력공간에 있는 특징까지 고려할 수 있는 컨텍스트기반 GK 클러스터링을 제안하고 이를 통해 생성된 정보 입자를 이용하여 CGK기반 퍼지 입자 모델을 설계한다. 제안하는 방법의 타당성을 검증하기 위해 보스턴 주택 가격 데이터베이스를 이용하여 예측 성능을 분석한다.

목차

요약
1. 서론
2. CGK기반 퍼지 입자 모델 설계
3. 실험방법 및 결과분석
4. 결론
Acknowledgement
참고문헌

저자

• 염찬욱 [ 전남대학교 IT-Bio융합시스템농업교육연구단 ]
• 곽근창 [ 조선대학교 전자공학부 ] 교신저자

참고문헌