KNN 규칙과 새로운 특징 가중치 알고리즘을 결합한 패턴 인식 시스템

이희성; 김은태; 김동연

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이희성 김은태 김동연

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 전자공학회논문지 CI편 제42권 제4호

발행연도: 2005.7

수록면: 43 - 50 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2005

KNN 규칙과 새로운 특징 가중치 알고리즘을 결합한 패턴 인식 시스템

이희성 , 김은태 , 김동연 전자공학회논문지-CI 2005.07 학술저널

2004

GA를 이용한 특징 가중치 알고리즘과 Modified KNN규칙을 결합한 Classifier 설계

이희성 , 김은태 , 박민용 대한전기학회 학술대회 논문집 2004.11 학술대회자료

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본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 적응적 특징 가중치 방식과 클래스별로 적용된 KNN(Nearest-Neighbor) 규칙을 이용한 새로운 패턴 인식 시스템을 제안한다. 패턴 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위하여, 새로운 연산자를 갖는 유전자 알고리즘으로 가중치의 중간값을 결정함으로써 과잉 맞춤(overfitting)을 피하면서, 데이터의 분포에 따라 적절한 특징의 가중치를 찾는 새로운 특징 가중치 알고리즘을 제안한다. 또한, 제안하는 방법은 각각의 클래스를 가장 잘 표현하는 특징 공간들을 개별적으로 찾는다. KNN분류기는 클래스별로 찾은 특징 공간들을 이용하여 클래스에 따라 특징 공간을 변화시켜 미지 패턴의 클래스를 예측한다. 제안된 알고리즘은 Concordia대학의 handwritten numeral database에 적용시켜 그 성능을 확인하였다.

참고문헌 (8)

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[학술지(정기간행물)] - / feb.1997. / Feature selection-Evaluation, application, and small sample performance : 153 ~ 158

[학술지(정기간행물)] - / 1991. / Handbook of Genetic Algorithms. Van Nostrand Reinhold

[학술지(정기간행물)] - / 1996. / Patten Recognition and Image Analysis

[학술지(정기간행물)] - / 1989. / A note on genetic algorithms for large-scale feature selection 10 : 335 ~ 347

[학술지(정기간행물)] - / pp.377-383 / Hybridizing the genetic algorithm and the k nearest neighbors classification algorithm : 1991 ~

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