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퍼지의 조건부에 의한 입력 공간의 분할은 신경망의 분류 기능에 의한 분할과 비슷.
Fuzzy Neural Networks
- Fuzzy Theory + Neural Network Fuzzy Neural Network 1. Fuzzy Neural Networks의 정의
2. Fuzzy Neural Networks의 구조
3. Multi-Fuzzy Neural Networks의 구
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퍼지 매칭 알고리즘, 한국인터넷정보학회
ⅲ. 변증남(1997), 퍼지논리 제어, 홍릉과학출판사
ⅳ. 사야 저, 박민용 역(1990), 퍼지 시스템의 응용입문, 대영사
ⅴ. 이상부, 임영도(1999), 퍼지 신경망 유전진화, 인솔미디어
ⅵ. 진계환 외 1명(2009), 인
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퍼지 매칭 알고리즘, 한국인터넷정보학회
이상부, 임영도(1999), 퍼지 신경망 유전진화, 인솔미디어
장이채(1997), 퍼지과학의 세계, 교우사
최용엽(1997), 퍼지공학입문, 웅보출판사
퍼지기술연구회(1992), 퍼지시스템입문, 기전연구사
황승국
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질의 3차원 구조 찾기, 퍼지 제어, 신경망 구축, 통신 네트워크 디자인, 재정적 예측, 교통 제어, 컴퓨터 에니메이션 등 기존의 방법으로 최적화가 용이하지 않은 거의 전 주제에 관해 응용이 가능하다.
재앙의 그림자 : 진화하는 컴퓨터 바이
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퍼지집합이론의 기초개념
1) 퍼지집합(Fuzzy Sets)
2) 퍼지숫자의 대수
3) 언어측정 변수
3. 퍼지모형에 의한 경쟁력 평가의 주요단계
1) [단계 1] 문제의 계층적 구조의 파악
2) [단계 2] 핵심성공요인들의 상대적 중요도의 결정
3) [단계 3] 기업
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