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정보과학회 논문지 B : 소프트웨어 및 응용

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한글제목(Korean Title) 퍼지 규칙 추론망에서의 적응적 탐색과 학습
영문제목(English Title) Adaptive Search Strategy and Learning Capability in Fuzzy Rule Inferencing Networks
저자(Author)
원문수록처(Citation) VOL 23 NO. 07 PP. 0734 ~ 0742 (1996. 07)
한글내용
(Korean Abstract)
신경논리망을 이용한 기존의 규칙 추론망에서의 탐색 전략은 최종적인 결론의 믿음값을 결정하기 위해서 결론부로부터 역전파해가며 전체 네트워크를 순차적으로 탐색하게 된다. 그런데 이와 같은 순차적 탐색은 매우 비효율적이다. 본 논문에서는 이러한 탐색 전략을 개선하기 위하여 적응적 탐색이 가능한 퍼지 규칙 추론망을 제안한다. 제안된 적응적 탐색 전략은 동적으로 변경이 가능한 탐색 우선순위에 따라서 추론망을 탐색하게 된다. 그러므로 제안된 방법에 의하면 항상 주어진 상황에 적절한 탐색 전략을 취할 수 있다. 또한 적응적 탐색이 가능한 퍼지 규칙 추론망은 학습 능력을 갖는다. 끝으로 실험을 통하여 제안된 적응적 탐색과 학습 능력이 효율적임을 검증한다.

영문내용
(English Abstract)
To find out the belief value of a conclusion, the traditional search strategy in rule inferencing network using neural logic network back propagates from a rule term of the conclusion and follows through the entire network sequentially. This sequential search strategy is very inefficient. To improve this search strategy, we propose fuzzy rule inferencing network with adaptive search. The proposed adaptive search strategy searches the inferencing network according to search priorities which can be updated dynamically. Therefore the fuzzy rule inferencing network is always able to adopt its search strategy suitable to the situation. And the fuzzy rule inferencing network with adaptive search has the learning capability. Simulation results prove the adaptive search strategy and learning capability to be efficient. 

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