본 논문에서는 일반적인 신경회로망의 단점인 느린 학습속도를 획기적으로 개선한 네트워크인 Extreme Learning Machine과 전문가들의 언어적 정보들을 기술 할 수 있는 퍼지 이론을 접목한 퍼지 E...
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2016
Korean
KCI등재
학술저널
87-92(6쪽)
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본 논문에서는 일반적인 신경회로망의 단점인 느린 학습속도를 획기적으로 개선한 네트워크인 Extreme Learning Machine과 전문가들의 언어적 정보들을 기술 할 수 있는 퍼지 이론을 접목한 퍼지 E...
본 논문에서는 일반적인 신경회로망의 단점인 느린 학습속도를 획기적으로 개선한 네트워크인 Extreme Learning Machine과 전문가들의 언어적 정보들을 기술 할 수 있는 퍼지 이론을 접목한 퍼지 Extreme Learning Machine을 최적화하기 위하여 Particle Swarm Optimization 알고리즘을 이용하였다. 퍼지 Extreme Learning Machine의 활성화 함수를 일반적인 시그모이드 함수를 사용하지 않고, 퍼지 C-Means 클러스터링 알고리즘의 활성화 레벨 함수를 이용하였다. Particle Swarm Optimization 알고리즘과 같은 최적화 알고리즘을 통하여 퍼지 Extreme Learning Machine의 활성화 함수의 파라미터들을 최적화 한다. Particle Swarm Optimization과 같은 최적화 알고리즘을 통한 제안된 모델의 최적화 하고 최적화된 모델의 분류성능을 평가하기 위하여 다양한 머신 러닝 데이터 집합을 사용하여 평가한다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
In this paper, optimization technique such as particle swarm optimization was used to optimize the parameters of fuzzy Extreme Learning Machine. While the learning speed of conventional neural networks is very slow, that of Extreme Learning Machine is...
In this paper, optimization technique such as particle swarm optimization was used to optimize the parameters of fuzzy Extreme Learning Machine. While the learning speed of conventional neural networks is very slow, that of Extreme Learning Machine is very fast. Fuzzy Extreme Learning Machine is composed of the Extreme Learning Machine with very fast learning speed and fuzzy logic which can represent the linguistic information of the field experts. The general sigmoid function is used for the activation function of Extreme Learning Machine. However, the activation function of Fuzzy Extreme Learning Machine is the membership function which is defined in the procedure of fuzzy C-Means clustering algorithm. We optimize the parameters of the membership functions by using optimization technique such as Particle Swarm Optimization. In order to validate the classification capability of the proposed classifier, we make several experiments with the various machine learning datas.
목차 (Table of Contents)
참고문헌 (Reference)
1 김길성, "퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 다항식 네트워크 패턴 분류기의 설계와 이의 최적화" 한국지능시스템학회 17 (17): 970-976, 2007
2 김승석, "개선된 퍼지 클러스터링" 한국지능시스템학회 15 (15): 6-11, 2005
3 R. E. Perez, "Particle swarm approach for structural design optimization" 85 (85): 1579-1588, 2007
4 J. Kennedy, "Particle Swarm Optimization" 4 : 1942-1948, 1995
5 Y. J. Lin, "Feature Selection via Neighborhood Multi-Granulation Fusion" 67 : 162-168, 2014
6 G. B. Hwang, "Extreme learning machine : Theory and application" 70 : 489-501, 2006
7 안태천, "Extreme Learning Machine 기반 퍼지 패턴 분류기 설계" 한국지능시스템학회 25 (25): 509-514, 2015
8 W. Pedrycz, "Conditional fuzzy C-Means" 17 (17): 625-632, 1996
9 조재훈, "Bacterial foraging algorithm 을 이용한 extreme learning machine의 피라미터 최적화" 한국지능시스템학회 17 (17): 807-812, 2007
10 G. E. Hinton, "A fast learning algorithm for deep belief nets" 18 : 1527-1554, 2006
1 김길성, "퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 다항식 네트워크 패턴 분류기의 설계와 이의 최적화" 한국지능시스템학회 17 (17): 970-976, 2007
2 김승석, "개선된 퍼지 클러스터링" 한국지능시스템학회 15 (15): 6-11, 2005
3 R. E. Perez, "Particle swarm approach for structural design optimization" 85 (85): 1579-1588, 2007
4 J. Kennedy, "Particle Swarm Optimization" 4 : 1942-1948, 1995
5 Y. J. Lin, "Feature Selection via Neighborhood Multi-Granulation Fusion" 67 : 162-168, 2014
6 G. B. Hwang, "Extreme learning machine : Theory and application" 70 : 489-501, 2006
7 안태천, "Extreme Learning Machine 기반 퍼지 패턴 분류기 설계" 한국지능시스템학회 25 (25): 509-514, 2015
8 W. Pedrycz, "Conditional fuzzy C-Means" 17 (17): 625-632, 1996
9 조재훈, "Bacterial foraging algorithm 을 이용한 extreme learning machine의 피라미터 최적화" 한국지능시스템학회 17 (17): 807-812, 2007
10 G. E. Hinton, "A fast learning algorithm for deep belief nets" 18 : 1527-1554, 2006
마이크로 유전알고리즘을 이용한 2014년 여름철 Z-R 관계식 최적화
이륜 이동로봇의 균형 제어를 위한 시간지연 제어기의 실험 연구
학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (재인증) | |
2019-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (계속평가) | |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | |
2015-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (기타) | |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2008-02-20 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 논문지 -> 한국지능시스템학회 논문지외국어명 : 미등록 -> Journal of Korean Institute of Intelligent Systems | |
2008-02-18 | 학회명변경 | 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 -> 한국지능시스템학회영문명 : Korea Fuzzy Logic And Intelligent Systems Society -> Korean Institute of Intelligent Systems | |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.62 | 0.62 | 0.63 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.56 | 0.49 | 0.866 | 0.2 |