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이변수 함수에 대한 최소 절대 편차 퍼지 변환open accessLeast Absolute Deviation Fuzzy Transform for functions of two variables

Other Titles
Least Absolute Deviation Fuzzy Transform for functions of two variables
Authors
민희준김성아정혜영
Issue Date
Dec-2022
Publisher
한국지능시스템학회
Keywords
퍼지 변환; 최소 제곱 퍼지 변환; 최소 절대 편차 퍼지 변환; 최소 절대 편차 방법; 이상치; Fuzzy Transform; Least Squares Fuzzy Transform; Least Absolute Deviation Fuzzy Transform; Least Absolute Deviation Approximation; Outlier
Citation
한국지능시스템학회 논문지, v.32, no.6, pp.530 - 535
Indexed
KCI
Journal Title
한국지능시스템학회 논문지
Volume
32
Number
6
Start Page
530
End Page
535
URI
https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/188274
DOI
10.5391/JKIIS.2022.32.6.530
ISSN
1976-9172
Abstract
본 논문에서는 퍼지 변환과 최소 절대 편차 방법을 결합한 최소 절대 편차 퍼지 변환의 목적함수를 최적화하기 위한 알고리즘을 제시한다. 퍼지 변환은 데이터를 축소 및 복원하는방법이며 퍼지 변환과 최소 제곱법을 결합한 최소 제곱 퍼지 변환은 이상치에 강건하지 않다는 단점을 가지고 있다. 이를 해결한 기법으로 이상치에 강건한 최소 절대 편차 퍼지 변환이 소개되었다. 본 논문은 이변수 함수에 대한 최소 절대 편차 퍼지 변환 알고리즘을 구현하였으며 실험을 통해 최소 절대 편차 퍼지 변환이 최소 제곱 퍼지 변환보다 이상치에 강건함을 검증하였다. 또한, 세 가지 퍼지 변환 기법의 데이터 복원력에 대해 비교하였다.
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