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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
노석범 (수원대학교) 오성권 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제67권 제8호
발행연도
2018.8
수록면
1,071 - 1,079 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (18)

2021

부분 방전 패턴 분류를 위한 랜덤 포레스트 기반 feature selection 기법을 적용한 방사형 기저함수 신경회로망 패턴 분류기 설계 및 응용
노석범 ,  오성권 ,  김영일 한국지능시스템학회 논문지 2021.12 학술저널
Margin-Maximization을 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 설계
노석범 ,  오성권 ,  류병건 정보 및 제어 논문집 2021.10 학술대회자료
Margin-Maximization을 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 설계
노석범 ,  오성권 ,  류병건 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.10 학술대회자료
Weighted Fuzzy C-Means Clustering을 이용한 입력 공간 분석에 기반한 방사형 기저함수 신경회로망 설계
노석범 ,  오성권 ,  김영일 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.07 학술대회자료
ELM기반 Auto-encoder를 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 패턴분류기 설계
노석범 ,  김영일 ,  오성권 정보 및 제어 논문집 2021.04 학술대회자료
ELM기반 Auto-encoder를 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 패턴분류기 설계
노석범 ,  김영일 ,  오성권 대한전기학회 워크샵 2021.04 학술대회자료

2020

Expectation Maximization 학습을 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 설계
노석범 ,  오성권 한국지능시스템학회 논문지 2020.02 학술저널

2019

ε-둔감도 학습방법을 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 설계
노석범 ,  서기성 ,  오성권 정보 및 제어 논문집 2019.10 학술대회자료

2018

입자군집 최적화를 이용한 SVM 기반 다항식 뉴럴 네트워크 분류기 설계
노석범 ,  오성권 전기학회논문지 2018.08 학술저널

2017

주성분 분석법을 이용한 회귀다항식 기반 모델 및 패턴 분류기 설계
노석범 ,  이동윤 한국정보전자통신기술학회 논문지 2017.12 학술저널
SVM 기반 다항식 뉴럴 네트워크 분류기 설계
노석범 ,  김영일 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2017.07 학술대회자료

2016

차분 진화를 이용한 다항식 신경회로망 기반 패턴 분류기 최적화
노석범 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2016.07 학술대회자료

2014

퍼지 결합 다항식 뉴럴 네트워크 기반 패턴 분류기 설계
노석범 ,  장경원 ,  안태천 전기학회논문지 2014.04 학술저널

2013

Particle Swarm Optimization을 이용한 다항식 뉴럴 네트워크 기반 패턴 분류기 설계
노석범 ,  장경원 ,  황국연 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2013.07 학술대회자료
퍼지 결합 다항식 뉴럴 네트워크 기반 패턴 분류기 설계
노석범 ,  장경원 ,  황국연 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2013.07 학술대회자료

2011

k-Nearest Neighbor 분류기를 위한 Particle Swarm Optimization을 이용한 Dissimilarity 공간 최적화
노석범 ,  송문규 대한전자공학회 학술대회 2011.11 학술대회자료

2004

Evolutionary Data Granulation 기반으로한 퍼지 집합 다항식 뉴럴 네트워크에 관한연구
노석범 ,  안태천 ,  오성권 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2004.10 학술대회자료
유전론적 최적 자기구성 퍼지 집합 기반 다항식 뉴럴네트워크
노석범 ,  오성권 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2004.04 학술대회자료

초록· 키워드

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In this study, the design methodology as well as network architecture of Support Vector Machine based Polynomial Neural Network, which is a kind of the dynamically generated neural networks, is introduced. The Support Vector Machine based polynomial neural networks is given as a novel network architecture redesigned with the aid of polynomial neural networks and Support Vector Machine. The generic polynomial neural networks, whose nodes are made of polynomials, are dynamically generated in each layer-wise. The individual nodes of the support vector machine based polynomial neural networks is constructed as a support vector machine, and the nodes as well as layers of the support vector machine based polynomial neural networks are dynamically generated as like the generation process of the generic polynomial neural networks. Support vector machine is well known as a sort of robust pattern classifiers. In addition, in order to enhance the structural flexibility as well as the classification performance of the proposed classifier, multi-objective particle swarm optimization is used. In other words, the optimization algorithm leads to sequentially successive generation of each layer of support vector based polynomial neural networks. The bench mark data sets are used to demonstrate the pattern classification performance of the proposed classifiers through the comparison of the generalization ability of the proposed classifier with some already studied classifiers.
#Support vector machine #Polynomial neural networks #Dynamically generated networks #Support vector machine based polynomial neural networks #Multi-objective particle swarm optimization

목차

Abstract
1. 서론
2. 다항식 뉴럴 네트워크
3. Support Vector Machine 기반 다항식 뉴럴 네트워크
4. 다중 목적 입자 군집 최적화 알고리즘을 이용한 네트워크 구조 최적화
5. 실험 결과 및 고찰
6. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
G. B. Hwang, Q. U. Zhu, C. K. Siew, “Extreme Learning Machine: Thoery and Applicaitons”, Neurocomputing, vol. 70, pp. 489-501, 2006 S.-K. Oh and Pedryza, W, “The Design of Self- Organizing Polynomial Neural Networks”, Information Science, vol. 141, pp. 237-258, 2002 S.-K. Oh and W. Pedrycz, Identification of Fuzzy Systems by means of an Auto-Tuning Algorithm and Its Application to Nonlinear Systems, Fuzzy sets and Systems, vol. 115, no. 2, pp. 205-230, 2000. S.-K. Oh, W. Pedrycz, and D.-W. Kim, Hybrid Fuzzy Polynomial Neural Networks, Int. J. of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, vol. 10, no. 3, pp. 257-280, June, 2002. S.-K. Oh and W. Pedrycz, The design of self-organizing Polynomial Neural Networks, Information Science, vol. 141, pp. 237-258, 2002.

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