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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2002.10
- 수록면
- 53 - 56 (4page)
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Artificial neural networks are classified into two different learning algorithms as supervised and unsupervised In this study, the back-propagation (BP) network and the Kohonen self-organizing feature map, selected as the representative type for each learning style, are compared in terms of prediction accuracy In the area of bankruptcy prediction. The findings of thIs research confirm that the BP network is a better choice when a target vector is available But in practice, where the target vector may not be readily available, the Kohonen self-organizing feature map could be used as an alternative classification technique. Advantages as well as limitations of using the Kohonen selforganizing feature map are also mentioned.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. PRIOR RESEARCH
3. RESEARCH DESIGN AND METHODOLOGY
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. CONCLUSIONS
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