http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
시간-주파수 분석을 이용한 모듈라 웨이블렛 신경망의 최적 구조 설계
서재용,김용택,조현찬,전홍태,Seo, Jae-Yong,Kim, Yong-Taek,Cho, Hyun-Chan,Jeon, Hong-Tae 대한전자공학회 2001 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.38 No.2
본 논문에서는 새로운 구조의 모듈라 시스템의 최적구조 설계 알고리즘을 제안하였다. 모듈라 시스템은 구조의 단순화와 시간 주파수 분석법을 이용하기 위해 웨이블렛 신경망으로 구성하였다. 제안한 최적구조 설계 알고리즘을 이용하여 근사화 대상함수의 시간-주파수 특성을 분석하여 모듈의 개수와 부-시스템의 노드의 개수를 결정할 수 있다. 제안한 최적 구조 설계 알고리즘은 시스템의 특성을 분석하여 모듈라 웨이블렛 신경망의 최적구조를 설계할 수 있는 방법론을 제공할 수 있다. 제안한 새로운 구조와 최적 구조 설계 알고리즘을 근사화 문제에 적용하여 우수성을 검증하였다. In this paper, we propose the new algorithm which can design on the optimal structure of modular system. This system is composed to the wavelet neural network in order to simplify the structure of modular system and use the time-frequency analysis. We will determine the number of module and node of each sub-system using the proposed algorithm. This algorithm provides the methodology, which we will design optimal structure of modular wavelet neural network through analyzing the character of system. We apply the proposed new structure and algorithm to approximation problem and evaluate the effectiveness of the proposed system and algorithm.
성장과 소거 알고리즘을 이용한 모듈화된 웨이블렛 신경망의 적응구조 설계
서재용,김용택,조현찬,전홍태,Seo, Jae-Yong,Kim, Yong-Taek,Jo, Hyeon-Chan,Jeon, Hong-Tae 대한전자공학회 2002 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.39 No.1
본 논문에서는 F-투영법과 기하학적인 성장기준을 적용하여 모듈화된 웨이블렛 신경망의 최적구조를 설계할 수 있는 성장과 전지 알고리즘을 제안한다. 기하학적인 성장기준은 지역오차를 고려한 예측 오차기준과 기존의 웨이블렛 함수와의 준직교성을 보장하는 웨이블렛 함수를 배치하기 위한 각도기준으로 구성되어 있다. 이러한 성장기준은 모듈화된 웨이블렛 신경망을 설계자 의도에 부합하도록 구성할 수 있는 방법론을 제시한다. 제안한 성장 알고리즘은 모듈화된 웨이블렛 신경망의 모듈과 망의 크기를 증가시킨다. 또한 소거 알고리즘은 모듈화된 웨이블렛 신경망의 모듈로 사용되는 웨이블렛 신경망의 지역화 특성으로 인해 모듈의 크기가 증가하는 문제점을 극복하기 위해 불필요한 모듈의 노드를 제거한다. 제안한 모듈화된 웨이블렛 신경망의 최적구조 설계알고리즘을 1차원과 2차원의 함수 근사화 문제에 적용하여 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다. In this paper, we propose the growing and pruning algorithm to design the optimal structure of modular wavelet neural network(MWNN) with F-projection and geometric growing criterion. Geometric growing criterion consists of estimated error criterion considering local error and angle criterion which attempts to assign wavelet function that is nearly orthogonal to all other existing wavelet functions. These criteria provide a methodology which a network designer can construct MWNN according to one's intention. The proposed growing algorithm increases in number of module or the size of modules of MWNN. Also, the pruning algorithm eliminates unnecessary node of module or module from constructed MWNN to overcome the problem due to localized characteristic of wavelet neural network which is used to modules of MWNN. We apply the proposed constructing algorithm of the optimal structure of MWNN to approximation problems of 1-D function and 2-D function, and evaluate the effectiveness of the proposed algorithm.
유전 알고리즘을 이용한 모듈라 웨이블릿 신경망의 최적 구조 설계
서재용,조현찬,김용택,전홍태,Seo, Jae-Yong,Cho, Hyun-Chan,Kim, Yong-Taek,Jeon, Hong-Tae 대한전자공학회 2001 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.38 No.5
단일 신경망에 기반한 웨이블릿 이론과 모듈라 개념을 결합하여 기존의 웨이블릿 신경망이나 모듈라 네트워크의 일종인 모듈라 웨이블릿 신경망이 제안되었다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 사용하여 모듈라 웨이블릿 신경망의 최적구조를 효과적으로 설계하는 방법을 제시하였다. 각 모듈을 구성하는 웨이블릿 신경망의 웨이블릿 기저함수의 팽창과 이동계수를 결장하기 위해 유전 알고리즘을 사용하였다. 제안한 최적 구조 설계 알고리즘을 근사화 문제에 적용하여 우수성을 검증하였다. Modular wavelet neural network combining wavelet theory and modular concept based on single layer neural network have been proposed as an alternative to conventional wavelet neural network and kind of modular network. In this paper, an effective method to construct an optimal modular wavelet network is proposed using genetic algorithm. Genetic Algorithm is used to determine dilations and translations of wavelet basis functions of wavelet neural network in each module. We apply the proposed algorithm to approximation problem and evaluate the effectiveness of the proposed system and algorithm.
서재용,조현찬,전홍태,Seo, Jae-Yong,Jo, Hyeon-Chan,Jeon, Hong-Tae 대한전자공학회 2002 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.39 No.1
본 논문에서는 제한된 센서를 이용한 에어콘의 온도제어용 실내 ·외 온도 추론 시스템을 제안하였다. 제안한 온도추론 시스템은 자연계의 면역 시스템의 네트워크 이론을 이용한 실내온도 추론과정과 실외온도 추론과정으로 구성되어 있으며, 실시간 온도추론이 가능하도록 설계하였다. 면역기법을 이용한 온도 추론 시스템은 과거의 정보를 효과적으로 이용함으로써 주어진 입력 데이터뿐만 아니라 학습되지 않는 데이터에 대해서도 온도 추론능력이 우수하다. In this paper, we propose temperature inference system for indoor and outdoor temperature of the Air-Conditioner with limited sensors. The proposed system based on the network theory of biological immune system consists of indoor and outdoor temperature inference process. It is designed that on-line temperature inference is possible. This system is admirable for unlearned data as well as given input data by making efficient use of previous information.
기하학적인 성장기준을 적용한 웨이블렛 신경망의 적응 구조 설계
서재용(Jae-Yong Seo),김성주(Seong-Joo Kim),조현찬(Hyun-Chan Cho),전홍태(Hong-Tae Jeon) 한국지능시스템학회 2001 한국지능시스템학회논문지 Vol.11 No.6
본 논문에서는 F-투영법과 기하학적인 성장기준을 적용하여 웨이블렛 신경망의 적응적인 구조를 설계할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 기하학적인 성장기준은 지역오차를 고려한 예측 오차기준과 준직교성을 보장하는 웨이블렛 신경망의 노드를 추가하기 위한 각도기준으로 구성되어 있다. 이러한 성장기준은 웨이블렛 신경망을 설계자 의도에 부합하도록 구성할 수 있는 방법론을 제시할 수 있다. 제안한 웨이블렛 신경망의 적응구조 설계알고리즘을 1차원과 2차원의 함수 근사화 문제에 적용하여 적응성과 근사화 능력의 우수성을 검증하였다. In this paper, we propose an algorithm to design the adaptive structure of wavelet neural network with F-projection and geometric growing criterion. Geometric growing criterion consists of estimated error criterion considering local error and angle criterion which attempts to assign a wavelet function that is nearly orthogonal to all other existing wavelet functions. These criteria provide a methodology that a network designer can construct wavelet neural network according to one's intention. We apply the proposed constructing algorithm of the adaptive structure of wavelet neural network to approximation problems of 1-D and 2-D function, and evaluate the effectiveness of the proposed algorithm.