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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 제31권 제12호
발행연도
2004.12
수록면
1,569 - 1,580 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2004

종 분화 진화 알고리즘을 이용한 안정된 베이지안 네트워크 앙상블 구축
유지오 ,  김경중 ,  조성배 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2004.12 학술저널
안정된 추론을 위한 베이지안 네트워크 앙상블의 종분화 진화
유지오 ,  김경중 ,  조성배 한국정보과학회 학술발표논문집 2004.10 학술대회자료

초록· 키워드

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베이지안 네트워크는 불확실한 상황을 모델링하기 위한 확률 기반의 모델로서 확실한 수학적 토대를 가지고 있다. 베이지안 네트워크의 구조를 자동 학습하기 위한 연구가 많이 있었고, 최근에는 진화알고리즘을 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 대부분은 마지막 세대의 가장 좋은 개체만을 이용하고 있다. 시스템이 요구하는 다양한 요구 조건을 하나의 적합도 평가 수식으로 나타내기 어렵기 때문에, 마지막 세대의 가장 좋은 개체는 종종 편향되거나 변화하는 환경에 덜 적응적일 수 있다. 본 논문에서는 적합도 공유 방법으로 다양한 베이지안 네트워크를 생성하고, 이를 베이즈 규칙을 통해 결합하여 변화하는 환경에 적응적인 추론 모델을 구축할 수 있는 방법을 제안한다. 성능 평가를 위해 ASIA와 ALARM 네트워크에서 인공적으로 생성한 데이타를 이용한 구조 학습 및 추론 실험을 수행하였다. 다양한 조건에서 학습된 네트워크를 실험한 결과, 제안한 방법이 변화하는 환경에서 더욱 강건하고 적응적인 모델을 생성할 수 있음을 알 수 있었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 배경

3. 종 분화된 진화 베이지안 네트워크 앙상블

4. 실험 결과

5. 결론

참고문헌

저자소개

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