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퍼진신경제어기(Fuzzy Neural Controller)의 구현
전홍태 대한전기학회 1991 전기의 세계 Vol.40 No.4
본 고에서는 퍼지 이론과 신경회로망 기법의 유사한 특성들을 살펴보고, 제어기 구성을 중심으로 한 응용 사례들을 소개하고자 한다. 그리고 앞으로 활발하게 연구가 이루어질 몇 분야들을 열거한다.
전홍태,강훈,심귀보 한국뇌학회 2003 한국뇌학회지 Vol.3 No.1
생리학적인 대뇌 피질의 정보처리 모델을 모듈라 신경망을 이용하여 구현하였다. 컬러공간의 분류를 위해 향상된 가산 경쟁학습 모델을 제안하였으며, 강화학습의 한 분야인 분류자 시스템을 실제 환경에 적용할 때 생길 수 있는 문제를 해결하는 계층적 분류자 시스템을 제안한다. Biological information process of cerebral cortex has been implemented using modular neural network, We propose Additive Competitive Learning model that classifies color space and show that classify color space efficiently by using this competitive learning model. Layered classifier system to solve problems when we apply classifier system to real world problem is proposed.
시간-주파수 분석을 이용한 모듈라 신경망의 최적 구조 설계
전홍태,서재용 중앙대학교 미래신기술연구소 2001 미래신기술연구소 논문집 Vol.10 No.1
본 논문에서는 새로운 구조의 모듈라 시스템의 최적구조 설계 알고리즘을 제안하였다. 모듈라 시스템은 구조의 단순화와 시간-주파수 분석법을 이용하기 위해 웨이블릿 신경망으로 구성하였다. 제안한 최적구조 설계 알고리즘을 이용하여 근사화대상함수의 시간-주파수 특성을 분석하여 모듈의 개수와 부-시스템의 노드의 개수를 결정할 수 있다. 제안한 최적구조 설계 알고리즘은 시스템의 특성을 분석하여 모듈라 웨이블릿 신경망의 최적구조를 설계할 수 있는 방법론을 제공할 수 있다. 제안한 새로운 구조와 최적구조 설계 알고리즘을 근사화 문제에 적용하여 우수성을 검증하였다.