유전 알고리즘을 이용한 비선형 시스템의 최적 신경 회로망 구조에 관한 연구

• 영문명: A Study on Optimal Neural Network Structure of Nonlinear System using Genetic Algorithm
• 발행기관: 한국항해항만학회
• 저자명: 김홍복(Hong. Bok. Kim) 김정근(Jeong. Keun. Kim) 김민정(Min. Jung. Kim) 황승욱(Seung. Wook. Hwang)
• 간행물 정보: 『한국항해항만학회지』제28권 제3호, 221~225쪽, 전체 5쪽
• 주제분류: 공학 > 해양공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2004.04.30

국문 초록

본 논문은 신경 회로망과 유전 알고리즘을 이용한 비선형 시스템 모델링을 다룬다. 비선형 함수의 근사성 때문에 시스템을 식별하고 제어하기 위해서 신경 회로망을 응용한 연구가 실제로 많이 이루어지고 있다. 빠른 응답시간과 최소의 오차를 위해서는 최적구조 신경 회로망을 설계하는 것이 중요하다. 유전 알고리즘은 최근에 그 단순성과 견고성 때문에 점점 많이 이용되는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 유전알고리즘을 이용하여 신경 회로망을 최적화한다. 오차와 응답시간을 최소화하는 신경 회로망 구조를 위해서 유전알고리즘의 유전자로 이진 코딩하여 최적 신경회로망을 탐색하고자 한다. 시뮬레이션을 통해서, 최적 신경회로망 구조가 비선형 시스템 식별에 효과적인 것을 입증하고자 한다.

영문 초록

This paper deals with a nonlinear system modelling using neural network and genetic algorithm. Application of neural network to control and identification is actively studied because of their approximating ability of nonlinear function. It is important to design the neural network with optimal structure for minimum error and fast response time. Genetic algorithm is getting more popular nowadays because of their simplicity and robustness. In this paper, we optimized a neural network structure using genetic algorithm. The genetic algorithm uses binary coding for neural network structure and searches for an optimal neural network structure of minimum error and fast response time. Through an extensive simulation. the optimal neural network structure is shown to be effective for identification of nonlinear system.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 다층 퍼셉트론과 시스템 식별

3. GA를 이용한 신경 회로망 모델 최적화

4. 시뮬레이션

5. 결론

참고문헌

키워드

비선형 시스템 신경 회로망 유전 알고리즘 시스템 식별 Nonlinear system Neural network Genetic algorithm System identification