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초록

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As the industries have developed, a myriad of big data have been produced and the inherent uncertainty in the data has also increased accordingly. In this paper, we propose an interval type-2 fuzzy clustering method to deal with the inherent uncertainty in the data and, using this method, design and optimize the fuzzy neural network. Fuzzy rules using the proposed clustering method are designed and carried out the learning process. Genetic algorithms are used as an optimization method and the model parameters are optimally explored. Experiments were performed with two pattern classification, both of the experiments show the superior pattern recognition results. The proposed network will be able to provide a way to deal with the uncertainty increasing.

한국어

산업이 발달함에 따라서 빅데이터가 무수히 생산되고 있으며 이에 따라서 데이터에 내재된 불확실성도 증가하 고 있다. 본 논문에서는 데이터에 내재된 불확실성을 다루기 위해 interval type-2 퍼지 클러스터링 방법을 제안하고 이를 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 설계하고 최적화한다. 제안한 클러스터링 방법을 이용하여 퍼지 규칙을 설계하고 학 습을 수행한다. 최적화하는 방법으로서 유전자 알고리즘을 이용하고 모델 파라미터들을 최적 탐색한다. 실험에서는 두 가지 패턴 분류를 시행하였으며 두 가지 실험 모두 우수한 패턴 인식 결과를 보여준다. 제안한 네트워크는 증가하는 불확실성을 다룰 수 있는 방법을 제공할 수 있을 것이다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. Fuzzy Clustering
  1. Interval type-2 퍼지 집합
  2. Interval type-2 Fuzzy Clustering
 Ⅲ. 퍼지뉴럴네트워크
  1. 퍼지뉴럴네트워크의 구조
  2. 퍼지뉴럴네트워크의 학습
 Ⅳ. 모델 최적화
 Ⅴ. 실험 및 결과
  1. Fisher의 Iris 데이터 셋
  2. WDBC 데이터 셋
 Ⅵ. 결론
 References

키워드

저자

• 박건준 [ Keon-Jun Park | 정회원, 가천대학교 스마트그린홈연구센터 ]
• 김용갑 [ Yong-Kab Kim | 종신회원, 원광대학교 정보통신공학과 ]
• 황근창 [ Geun-Chang Hoang | 정회원, 원광대학교 반도체디스플레이학과 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380