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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.2
- 수록면
- 81 - 88 (8page)
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The purpose of this study was to propose the method of improving generalization of neural networks by optimizing NN's architecture and parameters using genetic algorithms. The models of NN s and regression analysis applied were error back-propagation network and linear multi-regression analysis respectively. This study applied the historical data of apartment buildings' direct costs to each model for training and verifying the validity of it. The results of this study were as follows: (1) the model that NN's architecture and parameters were optimized by GAs was superior to the regression model in cost estimation of apartment buildings. (2) the application of genetic algorithms may be a proper solution to the problem that user have because of the lack of adequate rules for determining the parameters of neural networks in utilizing neural networks.
목차
Abstract
1. 서론
2. 기존연구 및 이론 고찰
3. 사례 적용
4. 결과 분석
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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