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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제28권 제11호
발행연도
2001.11
수록면
822 - 832 (11page)

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주어진 사례의 집합으로부터 그 사례들을 분류할 수 있는 프러스펙터 규칙 유형의 분류 규칙들을 습득하는 학습 시스템을 유전자 알고리즘을 이용하여 구현하였다. 유전자 알고리즘을 이용한 학습 시스템의 구현에서 개체 집단은 규칙 집합으로 구성되고 규칙 집합은 교배, 돌연 변이, 역치 연산자 등의 유전 연산자를 이용하여 규칙 집합내의 규칙을 교환함으로써 새로운 자식을 생성한다. 본 논문에서는 구현된 학습 환경을 분류 규칙의 구문 형태와 의미, 개체 집단의 구조 및 유전 연산자의 구현 등을 중심으로 설명한다. 효율적인 돌연 변이 연산자의 구현을 위해 개발된 규칙 성능 평가 기법과 규칙 생성 기법을 소개하고 분류 성능을 향상시키기 위한 기법으로 다수의 규칙 집합을 이용하여 분류 시스템을 구축하기 위한 기법을 소개한다. 본 연구를 통해 구현된 학습 시스템의 성능을 다양한 사례 집합을 이용하여 평가하고 이를 신경망, 결정 트리 등과 비교하였다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 규칙의 구문 형태 및 의미

3. 유전자 알고리즘을 이용한 학습 시스템의 구현

4. 돌연 변이 연산자의 구현

5. 학습 시스템의 성능 평가

6. 다중 규칙 집합을 이용한 분류 시스템의 구현

7. 결론

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