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대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2006년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2006.6
수록면
454 - 459 (6page)

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There are two main streams for pattern classification technology. One is the method using PCA (Principal Component Analysis) and the other is the method using Neural network. Both of them have merits and demerits. In general, using PCA is so simple while using neural network can improve algorithm continually. Algorithm using neural network needs so many calculations rendering very slow response. In this work, an attempt is made to develop algorithms adopting both PCA and neural network merits for simpler, but faster and smarter.
#Sensor Array(센서어레이) #Sensor Fusion(센서 융합) #Oder Sensor(후각센서) #Patter Classification(패턴분류)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 실험장치 및 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
참고문헌

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