프로그래밍에 의한 컴퓨터지능
(퍼지 신경회로망 및 진화알고리즘을 중심으로)
- Computational Intelligence by Programming focused on Fuzzy Neural Networks and Genetic Algorithms

본서는 이미 출간된 첫 저서 C 프로그래밍에 의한 퍼지모델 및 제어시스템의 후속 시리즈 편으로 퍼지이론은 물론 신경회로망 및 진화알고리즘을 이용한 하이브리드 시스템 연구를 통하여 고급 지능이론의 체계적 설계와 그 응용 프로그램을 폭넓게 다룬다.

1. 예제중심으로 각 지능이론의 접근과 이해가 쉽고 설계와 응용이 용이하다.

2. 각 지능이론의 프로그램(MATLAB 및 C 언어)을 첨부해서 실제적 접근과 응용을 용이하게 하였다. 특히 초창기 개발된 지능이론에서 사용된 C-언어는 DOS 기반 Turbo C로 구현된 것이 다수 포함되어 있으므로 최근 WINDOWS 기반( Visual C++ 등) 이용시 일부 수정(변수형 선언)에 의하여 사용이 가능함을 첨언해 둔다.

3. 위 프로그램은 쉽게 작성되었을 뿐만 아니라 해설과 주석이 일부 첨부되어 있어 이해가 용이하고 해설이 첨부되어 있지 않더라도 프로그램 해석에 그다지 어려움 없이 쉽게 접근할 수 있다.

4. 이들 프로그램을 통해 다방면으로의 응용이 가능하고 좀더 고도화 및 고기능화된 프로그램을 새로이 설계할 수 있는 역량을 기를 수 있다.

5. 본 저서는 첫 저서 C 프로그래밍에 의한 퍼지모델 및 제어시스템의 후속 시리즈 편으로 퍼지이론은 물론 각 지능이론을 심도있게 다루고 가장 최근에 연구된 퍼지-뉴럴네트워크 이론 자기구성 뉴럴네트워크에 기초한 다항식 뉴럴네트워크 및 퍼지 다항식 뉴럴네트워크 구조등이 광범위하게 다루어지므로 지능형 이론을 보다 깊이 다루고자 할 때 효과적으로 활용될 것이다.

오성권 저

I. 서 론

1. 지능형 시스템이란?
1.1 인공지능(AI)에서 계산지능(CI)까지
1.2 지능형 이론의 소개
1.2.1 퍼지(Fuzzy)
1.2.2 신경회로망(Neural Networks)
1.2.3 퍼지뉴럴네트워크(Fuzzy Neural Networks)
1.2.4 진화연산(Evolutionary Computation)
1.3 CI 기술의 적용 예

II. 퍼지(Fuzzy) 시스템

2. 퍼지집합
2.1 퍼지집합
2.1.1 퍼지집합의 정의
2.1.2 퍼지집합의 표현과 멤버쉽함수 작성 프로그램
2.1.3 퍼지집합의 특성
2.2 퍼지집합의 연산
2.2.1 퍼지집합의 기본연산
2.2.2 퍼지집합의 성질
2.2.3 퍼지집합의 연산
2.3 퍼지집합의 적용 예
3. 퍼지관계
3.1 퍼지관계
3.1.1 2항 퍼지관계
3.1.2 n항 퍼지관계
3.1.3 퍼지관계의 사영과 원통적 확장
3.1.4 역 퍼지관계 및 그 밖의 관계
3.2 퍼지관계의 연산
3.3 퍼지관계의 합성
3.4 퍼지관계의 적용 예
4. 퍼지추론
4.1 퍼지추론
4.1.1 논리추론
4.1.2 퍼지추론
4.2 퍼지추론의 종류
4.2.1 직접법
1. 퍼지추론의 구조
2. 퍼지관계를 이용한 직접법의 추론
4.2.2 간략추론법
4.2.3 선형추론법(혼합추론법)
4.2.4 변형된 선형추론법
4.2.5 회귀다항추론법
4.3 퍼지규칙의 퍼지관계 변환 Program
5. 퍼지모델과 알고리즘
5.1 퍼지모델의 구조와 추론 Program
5.2 퍼지모델의 동정
5.2.1 규칙 전반부(IF절)의 동정
5.2.2 규칙 후반부(THEN절)의 동정
5.2.3 기본 동정알고리즘의 흐름도
5.3 퍼지모델의 동정 알고리즘
5.3.1 표준 최소자승법과 Program
5.3.2 간략추론법에 의한 동정
5.3.3 선형추론법에 의한 동정
5.3.4 퍼지모델 동정 알고리즘의 C-Program
5.4 퍼지모델 동정알고리즘의 응용과 Program
5.4.1 Takagi-Sugeno의 퍼지 동정과 Program
5.4.2 퍼지모델 동정알고리즘의 응용
1. 하수처리 공정으로의 응용
2. 가스로 공정으로의 응용
5.4.3 유전자알고리즘(GA)에 의한 퍼지모델 동정 C-Program
5.4.4 개선된 컴플렉스(Complex) 알고리즘에 의한 퍼지모델 동정 C-Program
1. Simplex 알고리즘 적용 예 및 C-program
2. Complex 알고리즘
3. Complex 기반 퍼지모델 동정 C-Program

III. 신경회로망(Neural Networks) 시스템

6. 신경회로망
6.1 신경회로망
6.1.1 신경회로망의 역사
6.1.2 신경회로망의 기능과 특징
6.2 신경회로망의 구조와 기본동작
6.3 신경회로망의 학습
6.3.1 학습규칙
6.3.2 오류역전파 알고리즘(Error Backpropagation Algorithm)
6.4 신경회로망의 C-Program
6.4.1 MISO(Multi-Input Single-Output) 신경회로망 C-Program
6.4.2 MIMO(Multi-Input Multi-Output) 신경회로망 C-Program
6.4.3 개선된 Complex 알고리즘에 의한 MIMO 신경회로망 C-Program
6.4.4 GA 알고리즘에 의한 MISO 신경회로망 C-Program

IV. 퍼지뉴럴네트워크 시스템(Fuzzy Neural Networks)

7. 퍼지뉴럴네트워크
7.1 퍼지뉴럴네트워크
7.2 퍼지 시스템과 신경회로망의 융합
7.3 기본 퍼지뉴럴네트워크(Basic FNN)
7.3.1 기본 퍼지뉴럴네트워크의 구조
7.3.2 기본 퍼지뉴럴네트워크의 학습
7.3.3 기본 퍼지뉴럴네트워크(간략 및 선형퍼지추론 기반)의 C-Program
7.4 변형된 퍼지뉴럴네트워크(Modified FNN)
7.4.1 변형된 퍼지뉴럴네트워크의 구조
7.4.2 변형된 퍼지뉴럴네트워크의 학습
7.4.3 변형된 퍼지뉴럴네트워크(간략 및 선형퍼지추론 기반)의 C-Program
7.5 퍼지뉴럴네트워크의 응용
7.6 유전자알고리즘(GA)에 의한 퍼지뉴럴네트워크의 C-Program
7.6.1 GA기반 기본 퍼지뉴럴네트워크(간략 및 선형퍼지추론 기반) C-Program
7.6.2 GA기반 변형된 퍼지뉴럴네트워크(간략 및 선형퍼지추론 기반) C-Program

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

8. 자기구성 뉴럴네트워크
8.1 자기구성 뉴럴네트워크(SONN)
8.2 Group Method of Data Handling(GMDH)
8.2.1 GMDH 알고리즘
8.2.2 GMDH의 적용 예
8.2.3 GMDH의 MATLAB-Program
8.3 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks; PNN)
8.3.1 다항식 뉴럴네크워크의 알고리즘
8.3.2 다항식 뉴럴네트워크의 구조
8.3.3 다항식 뉴럴네트워크의 응용
8.3.4 다항식 뉴럴네트워크의 MATLAB-Program
8.4 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Fuzzy Polynomial Neural Networks ; FPNN)
8.4.1 퍼지 다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron ; FPN)
8.4.2 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 알고리즘
8.4.3 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 구조
8.4.4 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 응용
8.4.5 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 MATLAB-프로그램

VI. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)

9. 유전자 알고리즘
9.1 유전자 알고리즘
9.1.1 최적화 문제
9.1.2 유전자 알고리즘(Genetic Algoritms ; GAs)이란 ?
9.2 유전자 알고리즘의 기본 구성요소
9.3 유전자 알고리즘의 원리와 흐름
9.4 유전자 알고리즘의 연산자
9.4.1 선택 연산자
9.4.2 교배 연산자
9.4.3 돌연변이 연산자
9.4.4 기타 연산자
9.5 유전자 알고리즘의 예
9.6 유전자 알고리즘의 C-Program
9.6.1 SGA의 구조(Binary type) 및 기본 SGA C-Program
9.6.2 개선된 SGA C-Program
9.6.3 EP의 구조(Float type) 및 수정된 EP C-Program

VII. 클러스터링 방법(Clustering Method)

10. 클러스터링 방법
10.1 클러스터링 방법
10.2 HCM(Hard C-Means) Clustering Method
10.2.1 HCM 클러스터링의 수치적 예제
10.2.2. HCM 클러스터링 방법의 C-program
10.3 FCM(Fuzzy C-Means) Clustering Method
10.3.1 FCM 클러스터링 알고리즘
10.3.2 FCM 클러스터링의 수치적 예제
10.3.3 FCM 클러스터링 방법의 C-program