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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1995년도 봄 학술발표논문집 제22권 제1호
발행연도
1995.4
수록면
1,009 - 1,012 (4page)

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신경망 시스템 구축도구는 사용자의 측면에서 신경망 모델들의 상세 프로그램을 하지않고 문제해결을 할 수 있도록 지원하거나 응용문제 적용에 앞서 가능한 신경망 모델을 실험할 수 있는 환경을 제공하는 역할을 한다. 전세계적으로 많은 수의 신경망 구축도구가 개발되었으나 응용영역 위주의 구축도구는 부족한 현실이다. 본 연구에서는 “패턴분류를 위한 신경망 시스템 구축도구”가 개발되었다. 개발된 구축도구를 이용, 사용자는 군집화 신경망인 Learning Vector Quantization, Generalized Learning Vector Quantization, Self-Organized Feature Maps와 함께 k-Nearest Neighbors, Hard-c Means, Fuzzy c-Means등의 알고리즘들을 그래픽 유지 인터페이스를 이용, 간편하게 사용토록 하였다. 또한 본 연구에서는 기존의 알고리즘을 개선, 학습속도를 단축시키는 방법도 제시되었고, 마지막으로 실세계의 데이타와 여타 신경망 구축도구를 이용, 성능평가 및 비교분석도 행하였다.

목차

요약

1 서론

2 신경망 시스템 구축도구

3 구축도구 설계 및 개발

4 알고리즘 분석 및 개선

5 구축도구의 활용과정

6 성능측정

참고 문헌

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