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계산 에너지 함수 분석을 통한 궤환성을 갖는 단층신경회로망의 성능개선
Performance improvement of single-layer neural network with feedback by analyzing the computational energy function

고경희    (제주대학교 전자공학과   ); 강민제    (제주대학교 전자공학과  );
  • 초록

    A new method to neglect the third term of the computational energy expression in the single-layer neural network with feedback is introduced. The system often converges to local minima instead of to global minima, because the computational energy is not matched exactly with the cost function being optimized. One of the factors causing these tow functions different is the third term of computational enegy expression. Regarding this third term energy very small, it is always ignored in designing the system. However, a sthe system growing, this third term energy is also growing and this grown term makes the computational energy function much different from the cost function. In results of differency between two functions, system converges to local minima more than before. In this paper, a new method to neglect te third term energy is introduced, so that the system with tis new method has been imroved.


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    2. 2001 "홉필드 신경회로망에서 뉴런의 입력단저항에 관한 연구" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 11 (2): 148~155    
    3. 2001 "최적화문제를 위한 신경회로망의 Global Convergence" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 11 (4): 325~330    
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    6. 2012 "퍼지 PI 제어기를 이용한 풍력/디젤 하이브리드 발전시스템의 품질제어" 한국태양에너지학회 논문집 = Journal of the Korean Solar Energy Society 32 (5): 1~10    
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