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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1993년도 봄 학술발표논문집 제20권 제1호
발행연도
1993.4
수록면
577 - 580 (4page)

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부품검색을 지원하기 위해 다양한 질의어와 브로우져 시스템이 이용되고 있다. 그러나 부품을 찾고난 이후의 재사용 판단을 지원하는 연구는 부재하다. 부품을 선택한 후 재사용여부의 판정을 도와주기 위해 본 연구에서는 전문가의 판단 지식 및 학습을 이용하였다. 학습방법으로서 일반적으로 비수치 패턴 학습에 사용되는 ID3 알고리즘과 수치 패턴 학습에 사용되는 신경망의 오류 역전파 알고리즘을 사용했다. 재사용 판단에 있어 ID3 의 학습결과는 양호했으나, 학습하지 않은 패턴에 대해서는 처리하지 못하는 단점을 가지고 있다. 판단 자료를 수치화하여 신경망 모델로 학습시킨 경우 학습하지 않은 자료나 불완전한 자료에 대하여 양호한 결과를 나타냈다. 효과적인 재사용 판단을 위하여 ID3 와 신경망을 병합하는 것이 바람직하다.

목차

개요

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 귀납적 학습 알고리즘

Ⅲ. 신경망의 오류 역전파 알고리즘 [FREEMAN 91]

Ⅳ. 학습을 이용한 재상용 결정 문제

Ⅴ. 결론

[참고문헌]

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