PSO 알고리즘을 이용한 퍼지 Extreme Learning Machine 최적화
기관명 | NDSL |
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저널명 | 한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems |
ISSN | 1976-9172, |
ISBN |
저자(한글) | 노석범,왕계홍,김용수,안태천 |
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저자(영문) | |
소속기관 | |
소속기관(영문) | |
출판인 | |
간행물 번호 | |
발행연도 | 2016-01-01 |
초록 | 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. |
원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO201608450941626 |
첨부파일 |
과학기술표준분류 | |
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ICT 기술분류 | |
DDC 분류 | |
주제어 (키워드) | 퍼지 Extreme Learning Machine,패턴 분류기,최적화 기술,퍼지 클러스터링,Fuzzy Extreme Learning Machine,Pattern Classifier,Optimization Technique,Fuzzy Clustering,Particle Swarm Optimization |