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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1996년도 봄 학술발표논문집 제23권 제1호(A)
발행연도
1996.4
수록면
1,021 - 1,024 (4page)

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본 논문에서는 내부의 연결강도는 물론이고 그 구조도 변경시킬 수 있는 구조적응 신경망의 자기조직화 특성을 분석하고, 이를 기반으로 구축된 패턴분류기를 무제약 필기숫자 인식에 적용한 결과를 제시한다. 여기에서 소개하는 구조적응 신경망은 그 결정경계면을 실제 클래스의 결정경계면에 가능한한 가깝게 위치시키기 위하여, 클래스의 원형 벡터에 해당하는 각 노드를 패턴공간상에 적절히 위치시키도록 내부구조를 적용시키는 특성을 갖는다. 실제 CENPARMI 숫자데이타에 대해서 실험한 결과 적용된 신경망 구조가 클래스의 위상을 적절히 반영함을 볼 수 있었으며, 인식 결과도 96.05%로 그 가능성을 보여주었다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 전처리

Ⅲ. 구조적응 신경망

Ⅳ. 실험결과

Ⅴ. 결론

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