Interval Type-2 퍼지 접근 방법을 이용한 Competitive Learning

Abstract

Fuzzy Competitive Learing(FCL)은 주변 패턴의 특성을 고려하지 않고 항상 일정하게 학습률 파라미터를 감소시키면서 학습을 하기 때문에 학습 수렴 속도가 느리며 최적의 학습 결과를 얻기 어렵다는 단점이 있다. 이와 같은 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 학습률 파라미터에 Interval type-2 방법을 적용하여 학습을 진행하는 동안 주변 패턴에 특성에 따른 적절한 학습률을 계산하는 방법을 제안한다. 제안한 Interval type-2 FCL 알고리즘은 기존의 FCL알고리즘과 비교했을 때 학습 수렴 속도가 빠르고 학습 결과도 좋았다.