Design of Evolutionary Computing-based RBF Neural Networks

진화 컴퓨팅 기반 RBF 신경회로망의 설계

본 논문은 최적화 방법인 유전자 알고리즘을 이용하여 진화 컴퓨팅 기반 RBF 신경회로망을 이용한 새로운 비선형 시스템 설계 방법을 제안한다. 비선형 시스템 설계시 문제점으로는 복잡성과 불확실성을 들수 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위해서 지능형 모델을 사용하게 되었다. 본 논문에서는 일반적인 신경회로망보다 성능이 뛰어난 RBF 신경회로망을 사용하여 비선형 시스템을 모델링 한다. HCM 클러스터링을 이용하여 유사한 특성을 가진 비선형 데이터를 분류하여 입력으로 사용한다. 제안한 진화 컴퓨팅 기반 RBF 신경회로망을 이용한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 학습 데이터와 테스트 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.