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목차

Ⅰ. 서론

 1. 지능형 시스템이란? = 3

  1.1 인공지능(AI)에서 계산지능(CI)까지 = 3

  1.2 지능형 이론의 소개 = 7

   1.2.1 퍼지(Fuzzy) = 7

   1.2.2 신경회로망(Neural Networks) = 8

   1.2.3 퍼지뉴럴네트워크(Fuzzy Neural Networks) = 9

   1.2.4 진화연산(Evolutionary Computation) = 10

  1.3 CI 기술의 적용 예 = 11

Ⅱ. 퍼지(Fuzzy) 시스템

 2. 퍼지집합 = 15

  2.1 퍼지집합 = 15

   2.1.1 퍼지집합의 정의 = 16

   2.1.2 퍼지집합의 표현과 멤버쉽함수 작성 Program = 19

   2.1.3 퍼지집합의 특성 = 25

  2.2 퍼지집합의 연산 = 29

   2.2.1 퍼지집합의 기본연산 = 29

   2.2.2 퍼지집합의 성질 = 34

   2.2.3 퍼지집합의 연산 = 36

  2.3 퍼지집합의 적용 예 = 38

 3. 퍼지관계 = 42

  3.1 퍼지관계 = 42

   3.1.1 2항 퍼지관계 = 43

   3.1.2 n항 퍼지관계 = 47

   3.1.3 퍼지관계의 사영과 원통적 확장 = 48

   3.1.4 역 퍼지관계 및 그 밖의 관계 = 53

  3.2 퍼지관계의 연산 = 55

  3.3 퍼지관계의 합성 = 59

  3.4 퍼지관계의 적용 예 = 66

 4. 퍼지추론 = 70

  4.1 퍼지추론 = 70

   4.1.1 논리추론 = 71

   4.1.2 퍼지추론 = 73

  4.2 퍼지추론의 종류 = 74

   4.2.1 직접법 = 77

    1. 퍼지추론의 구조 = 77

    2. 퍼지관계를 이용한 직접법의 추론 = 81

   4.2.2 간략추론법 = 99

   4.2.3 선형추론법(혼합추론법) = 100

   4.2.4 변형된 선형추론법 = 102

   4.2.5 회귀다항추론법 = 103

  4.3 퍼지규칙의 퍼지관계 변환 Program = 104

 5. 퍼지모델과 알고리즘 = 108

  5.1 퍼지모델의 구조와 추론 Program = 108

  5.2 퍼지모델의 동정 = 112

   5.2.1 규칙 전반부(IF절)의 동정 = 116

   5.2.2 규칙 후반부(THEN절)의 동정 = 119

   5.2.3 기본 동정알고리즘의 흐름도 = 121

  5.3 퍼지모델의 동정 알고리즘 = 122

   5.3.1 표준 최소자승법과 Program = 122

   5.3.2 간략추론법에 의한 동정 = 127

   5.3.3 선형추론법에 의한 동정 = 129

   5.3.4 퍼지모델 동정 알고리즘의 C-Program = 133

  5.4 퍼지모델 동정알고리즘의 응용과 Program = 141

   5.4.1 Takagi-Sugeno의 퍼지 동정과 Program = 141

   5.4.2 퍼지모델 동정알고리즘의 응용 = 155

    1. 하수처리 공정으로의 응용 = 155

    2. 가스로 공정으로의 응용 = 160

   5.4.3 유전자알고리즘(GA)에 의한 퍼지모델 동정 C-Program = 165

   5.4.4 개선된 컴플렉스(Complex) 알고리즘에 의한 퍼지모델 동정 C-Program = 183

    1. Simplex 알고리즘, 적용 예 및 C-program = 183

    2. Complex 알고리즘 = 197

    3. Complex 기반 퍼지모델 동정 C-Program = 199

Ⅲ. 신경회로망(Neural Networks) 시스템

 6. 신경회로망 = 225

  6.1 신경회로망 = 225

   6.1.1 신경회로망의 역사 = 226

   6.1.2 신경회로망의 기능과 특징 = 229

  6.2 신경회로망의 구조와 기본동작 = 231

  6.3 신경회로망의 학습 = 237

   6.3.1 학습규칙 = 239

   6.3.2 오류역전파 알고리즘(Error Backpropagation Algorithm) = 244

  6.4 신경회로망의 C-Program = 254

   6.4.1 MISO(Multi-Input Single-Output) 신경회로망 C-Program = 257

   6.4.2 MIMO(Multi-Input Multi-Output) 신경회로망 C-Program = 261

   6.4.3 개선된 Complex 알고리즘에 의한 MIMO 신경회로망 C-Program = 267

   6.4.4 GA 알고리즘에 의한 MISO 신경회로망 C-Program = 280

Ⅳ. 퍼지뉴럴네트워크 시스템(Fuzzy Neural Networks)

 7. 퍼지뉴럴네트워크 = 299

  7.1 퍼지뉴럴네트워크 = 299

  7.2 퍼지 시스템과 신경회로망의 융합 = 300

  7.3 기본 퍼지뉴럴네트워크(Basic FNN) = 302

   7.3.1 기본 퍼지뉴럴네트워크의 구조 = 302

   7.3.2 기본 퍼지뉴럴네트워크의 학습 = 306

   7.3.3 기본 퍼지뉴럴네트워크(간략 및 선형퍼지추론 기반)의 C-Program = 308

  7.4 변형된 퍼지뉴럴네트워크(Modified FNN) = 316

   7.4.1 변형된 퍼지뉴럴네트워크의 구조 = 316

   7.4.2 변형된 퍼지뉴럴네트워크의 학습 = 320

   7.4.3 변형된 퍼지뉴럴네트워크(간략 및 선형퍼지추론 기반)의 C-Program = 322

  7.5 퍼지뉴럴네트워크의 응용 = 330

  7.6 유전자알고리즘(GA)에 의한 퍼지뉴럴네트워크의 C-Program = 331

   7.6.1 GA기반 기본 퍼지뉴럴네트워크(간략 및 선형퍼지추론 기반) C-Program = 331

   7.6.2 GA기반 변형된 퍼지뉴럴네트워크(간락 및 선형퍼지추론 기반) C-Program = 348

Ⅴ. 자기구성 뉴럴네트워크 시스템(Self-organizing Neural Networks)

 8. 자기구성 뉴럴네트워크 = 369

  8.1 자기구성 뉴럴네트워크(SONN) = 369

  8.2 Group Method of Data Handling(GMDH) = 370

   8.2.1 GMDH 알고리즘 = 371

   8.2.2 GMDH의 적용 예 = 374

   8.2.3 GMDH의 MATLAB-Program = 379

  8.3 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks ; PNN) = 383

   8.3.1 다항식 뉴럴네트워크의 알고리즘 = 384

   8.3.2 다항식 뉴럴네트워크의 구조 = 389

   8.3.3 다항식 뉴럴네트워크의 응용 = 392

   8.3.4 다항식 뉴럴네트워크의 MATLAB-Program = 396

  8.4 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Fuzzy Polynomial Neural Networks ; FPNN) = 404

   8.4.1 퍼지 다항식 뉴론(fuzzy Polynomial Neuron : FPN) = 405

   8.4.2 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 알고리즘 = 406

   8.4.3 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 구조 = 411

   8.4.4 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 응용 413

   8.4.5 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 MATLAB-Program = 416

Ⅵ. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)

 9. 유전자 알고리즘 = 437

  9.1 유전자 알고리즘 = 437

   9.1.1 최적화 문제 = 437

   9.1 2 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms ; GAs)이란? = 438

  9.2 유전자 알고리즘의 기본 구성요소 = 439

  9.3 유전자 알고리즘의 원리와 흐름 = 441

  9.4 유전자 알고리즘의 연산자 = 444

   9.4.1 선택 연산자 = 444

   9.4.2 교배 연산자 = 446

   9.4.3 돌연변이 연산자 = 448

   9.4.4 기타 연산자 = 449

  9.5 유전자 알고리즘의 예 = 450

  9.6 유전자 알고리즘의 C-Program = 452

   9.6.1 SGA의 구조(Binary type) 및 기본 SGA C-Program = 452

   9.6.2 개선된 SGA C-Program = 459

   9.6.3 EP의 구조(Float type) 및 수정된 EP C-Program = 470

Ⅶ. 클러스터링 방법(Clustering Method)

 10. 클러스터링 방법 = 481

  10.1 클러스터링 방법 = 481

  10.2 HCM(Hard C-Means) Clustering Method = 481

   10.2.1 HCM 클러스터링의 수치적 예제 = 482

   10.2.2 HCM 클러스터링 방법의 C-program = 485

  10.3 FCM(Fuzzy C-Means) Clustering Method = 489

   10.3.1 FCM 클러스터링 알고리즘 = 490

   10.3.2 FCM 클러스터링의 수치적 예제 = 491

   10.3.3 FCM 클러스터링 방법의 C-program = 496

참고문헌 = 501

찾아보기 = 507