패턴 분류 성능을 개선하기 위한 수정된 LVQ 방식

엄기환; 정경권; 정성부

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자료유형: 학술저널

저자정보: 엄기환 정경권 정성부

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 전자공학회논문지 CI편 제43권 제2호

발행연도: 2006.3

수록면: 33 - 39 (7page)

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본 논문에서는 수정된 LVQ를 이용한 패턴 분류 방식을 제안한다. 제안한 방식은 입력 패턴의 분류 성능을 개선하기 위하여 입력 벡터와 기준 벡터 사이의 확률 분포의 비대칭도를 계산하여 학습에 이용한다. 학습을 하는 동안 기준 벡터는 입력 벡터의 확률 분포에 근접하게 되고, 기준 벡터는 Bayes 분류기의 결정 경계에 근접하게 위치한다. 가우시안 분포의 데이터와 Fisher의 IRIS 데이터 분류를 실험하여 LVQ1, LVQ2, GLVQ와 비교하여 제안한 방식이 우수한 분류 성능을 나타냄을 확인하였다.

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[단행본] - Carl G. Looney / 1997 / Pattern Recognition Using Neural Network / Oxford Univ. Press

[단행본] - Martin T. Hagan / 1995 / Neural Network Design / Thomson Learning

[학술지(정기간행물)] - T. Kohonen / 1990 / The self‐organizing map / Proceedings of the IEEE 78 (9) : 1464 ~ 1480

[학술지(정기간행물)] - T. Kohonen / 1998 / The self‐organizing map / Neurocomputing 21 (13) : 1 ~ 6

[단행본] - Simon Haykin / 1998 / Neural Networks, 2/E: A Comprehensive Foundation / Prentice Hall

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