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퍼지 논리
(1) 퍼지 시스템
(2) 규칙 기반 퍼지 모델
(3) 퍼지 IF-THEN 규칙
(4) 퍼지 관계
2. 신경회로망
3. 뉴로 퍼지 모델
4. FCM 클러스터링
5. 공분산 행렬과 퍼지 공분산 행렬
6. Gustafson-Kessel 클러스터링 알고리즘
7. 제
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이용한 효율적인 음성인식 모듈 개발 설계에 관한 연구”, 한국퍼지 및 지능시스템학회 제12권 제2호, pp337-340, 2002. 12. 7
부 록 A
부록 A.1 TMS320C32 CPU 주변 인터페이스 회로도
Appendix A.1 TMS320C32 CPU peripheral interface
circuit diagram
부록 A.2 외부 메모리
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모델링, 한국정보교육학회 학술발표논문집, pp 156-164
김영미·황대준(1999), 에이전트를 이용한 효과적인 가상학습 설계, 한국정보과학회 학술발표논문집 제 26권 1호
범수균·유영호·윤위영·김경석(1998), 에이전트를 이용한 지능형 멀티미디어
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모델링 연구, 한국컴퓨터교육학회 논문지 제 2권 제 2호 Ⅰ. 개요
Ⅱ. 에이전트의 분류
1. 데스크 탑 에이전트
2. 인터넷 에이전트
3. 인트라넷 에이전트
Ⅲ. 에이전트의 필요성
Ⅳ. 네트워크부하해결 에이전트
Ⅴ. 정보검색 에이
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이용하여 출력값을 구한 후 비퍼지화 과정을 거치면 실제로 계통을 제어할 수 있다.
퍼지모델은 앞에서도 알아보았듯이 동정의 범위가 매우 넓다. 입력변수의 선택, 입력변수의 순서 선택, 퍼지변수공간의 분할, 소속함수와 관련된 파라미터
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