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혼돈 시계열의 예측을 위한 Radial Basis 함수 회로망 설계
Radial basis function network design for chaotic time series prediction

신창용    (연세대학교 공대 전기공학과   ); 김택수    (연세대학교 공대 전기공학과   ); 최윤호    (경기대학교 공대 전기공학과   ); 박상희    (연세대학교 공대 전기공학과  );
  • 초록

    In this paper, radial basis function networks with two hidden layers, which employ the K-means clustering method and the hierarchical training, are proposed for improving the short-term predictability of chaotic time series. Furthermore the recursive training method of radial basis function network using the recursive modified Gram-Schmidt algorithm is proposed for the purpose. In addition, the radial basis function networks trained by the proposed training methods are compared with the X.D. He A Lapedes's model and the radial basis function network by nonrecursive training method. Through this comparison, an improved radial basis function network for predicting chaotic time series is presented. (author). 17 refs., 8 figs., 3 tabs.


  • 주제어

    short-term prediction of chaotic time series .   radial basis function network .   recursive modified Gram-Schmidt algorithm .   recursive training method .   K-means clustering method.  

 저자의 다른 논문

  • 김택수 (1)

    1. 1992 "로버스트 필터를 이용한 EEG 신호의 스펙트럼 추정" 의공학회지 = Journal of biomedical engineering research 13 (2): 125~132    
  • 최윤호 (36)

  • 박상희 (42)

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