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퍼지 점프 웨이브릿 신경 네트워크
퍼지 점프 웨이브릿 신경 네트워크
  • 저자Mohsen Kharazihai Isfahani, Maryam Zekri, Hamid Reza Marateb, Miguel Angel Mananas 저
  • 출판사아진
  • 출판일2020-08-11
  • 등록일2020-12-21
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책소개

퍼지 파장 신경망(FWNN)은 비선형 시스템의 식별에 있어 유망한 전략임이 입증되었다. 네트워크는 전지구적 특성과 국지적 특성을 모두 고려하고, 감각 데이터에 존재하는 부정확성을 다루며, 원하는 정밀도를 이끌어 낸다. 본 논문에서는 특히 실제 적용 시 동적 비선형 선형 시스템을 식별하기 위해 "FJWNN"(Fuzzy Jump Wavelet Neural Network)을 지명하는 새로운 FWNN 모델을 제안했다. MATLAB & SIMULINK 프로그램을 사용 하였다.

목차

제 1편 : MATLAB 기본편
1. MATLAB 기본사용편  003
1.1 MATLAB 시작하기  003
 명령창(command Window)에서의 입력  005
 도움말(Help)의 이용  007
1.2 입력 오류의 수정  008
 계산의 중지  009
 MATLAB 종료하기  009
1.3 연산과 변수의 할당  009
 연산자 우선순위  011
 내장함수  012
1.4 데이터의 표현  013
1.5 변수의 처리  015
 변수 이름  015
 clear 명령어  016
 특수변수와 정수  017
 whos 명령어  017
1.6 벡터와 행렬  018
 벡터  018
 행렬  023
 스크린 출력과 억제  024
1.7 랜덤(Random)수와 복소수  025
 랜덤 수  025
 복소수  027
1.8 기호를 이용한 연산  028
 기호식에서의 치환  029
1.9 코드 파일  030
 스크립트 코드 파일  030
 코멘트의 추가  032
 함수 코드 파일  033
 사용자 정의함수  036
1.10 간단한 그래프의 생성  037
 ezplot을 이용한 그래프  037
 plot을 이용한 그래프  039
 3차원 그래프  042
1.11 MATLAB과 엑셀(Excel)의 접속  043
 엑셀 데이터 불러오기  043
 데이터 가져오기 옵션  046
 스크립트 생성 옵션  049
 함수 생성 옵션  049
 생성된 데이터를 엑셀파일로 저장하기  050

제 2편 : 연구논문 
Fuzzy jump wavelet neural network based on rule induction for dynamic nonlinear system identification with real data applications

1. Introduction 52
2. Materials and methods 54
3. The real dataset 55
4. The proposed fuzzy jump neural network model 56
5. Performance metrics 59
6. Results and discussion 61
7. Conclusion 73
8. References 74

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