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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제13권 제3호
발행연도
2003.6
수록면
316 - 321 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2003

정해진 기저함수가 포함되는 Nu-SVR 학습방법
김영일 ,  조원희 ,  박주영 한국지능시스템학회 논문지 2003.06 학술저널
정해진 기저함수가 포함되는 Nu-SVR 학습방법
김영일 ,  조원희 ,  박주영 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2003.05 학술대회자료

초록· 키워드

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최근들어, 서포트 벡터 학습은 패턴 분류, 함수 근사 및 비정상 상태 탐지 등의 분야에서 상당한 관심을 끌고 있다. 여러가지 서포트 벡터 학습 방법들 중 누-버전(nu-versions)으로 불리는 방법들은 서포트 벡터의 개수를 제어해야할 필요가 있는 경우에는 특히 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는, ν -SVR로 불리는 누-버전 서포트 벡터 학습 방법과 미리 정해진 기저함수를 모두 활용하는 함수 근사 문제를 고려한다. ε-SVR, ν -SVR 및 세미-파라메트릭 함수 근사 방법론 등을 복습한 후에, 본 논문은 정해진 기저함수를 이용할 수 있는 방향으로 기존의 ν -SVR 방법을 확장하는 방안을 제시한다. 그리고, 제안된 방법의 적용가능성이 예제를 통하여 보여진다.
#서포트 벡터 학습 #함수 근사 #기저 함수

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 서포트 벡터 학습을 이용한 함수 근사
3. 정해진 기저함수가 포함되는 ν -SVR 학습방법
4. 모의 실험
5. 결론
참고문헌
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