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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제33권 제8호
발행연도
2006.8
수록면
692 - 702 (11page)

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본 연구에서는 패턴 분류문제를 위하여 가중치 개념을 갖는 퍼지 최대-최소 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 FMM신경망 모델에 대하여 학습데이타에 포함되는 특징값의 빈도요소를 효과적으로 반영할 수 있도록 수정한 구조를 갖는다. 본 논문에서는 제안된 모델에 대하여 하이퍼박스 소속함수로 정의되는 새로운 활성화 특성과 학습알고리즘을 정의한다. 학습알고리즘은 하이퍼박스 생성 및 확장, 중첩 테스트, 하이퍼박스 축소의 3단계 과정으로 이루어지며, 각 과정에서 특징값의 빈도요소를 고려하여 가중치값을 갱신하는 규칙이 새롭게 정의된다. 본 연구에서는 또한 제안된 모델의 응용으로서 특징분석 기법을 제안한다. 이를 위하여 특징값, 특징유형, 하이퍼박스, 패턴클래스 상호간 연관도 요소를 4가지 유형의 척도로 정의하여, 주어진 패턴분류 문제에서 각 특징의 상대적 중요도를 평가할 수 있도록 한다. 아이리스 데이타와 클리블랜드 의료데이타에 대한 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 방법의 타당성을 고찰하였다.
#특징 추출 #패턴 인식 #퍼지 #퍼지 최대-최소 신경망 #하이퍼박스 #Feature selection #Pattern Classification #Fuzzy min-max neural network #Fuzzy #Hyperbox

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. FMM 신경망
3. 가중치를 고려한 FMM 신경망
4. 특징 선정 기법
5. 실험 및 결과
6. 결론 및 향후 과제
참고문헌
저자소개

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