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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제17권 제6호
발행연도
2007.12
수록면
792 - 798 (7page)

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본 논문에서는 학습기법을 사용하지 않고 패턴분류의 성능을 최대화하면서 규칙의 수를 줄일 수 있는 통계적 정보기반 계층적 퍼지-러프 분류방법을 제안한다. 제안된 방법에서 통계적 정보는 계층적 퍼지-러프 분류 시스템에서 각 계층의 입력부 퍼지집합의 분할 구간을 추출하기 위해서 사용되었고, 러프집합은 통계적 정보로부터 추출된 분할 구간들과 연관된 퍼지 if-then 규칙의 수를 최소화하기 위해서 사용되었다. 제안된 방법의 효과성을 보이기 위해 Fisher의 IRIS 데이터를 사용한 기존 패턴분류 방법의 분류 정확도와 규칙들의 수를 비교하였다. 그 결과, 제안된 방법은 기존 방법들의 분류 성능과 유사함을 확인할 수 있었다.
#패턴분류 #계층적 퍼지 시스템 #분할 구간 선택 #규칙 감축 #Pattern Classification #Hierarchical Fuzzy System #Partition Interval Selection #Rule Reduction

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 계층적 퍼지-러프 분류기법
3. 실험결과 및 검토
5. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - / 1996. / Generating classification rules with the neuro fuzzy system NEFCLASS : 19 ~ 22 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / 1996. / Adaptive fuzzy rule based classification systems 4 (3) : 238 ~ 250 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / 1994. / Construction of fuzzy classification systems with rectangular fuzzy rules using genetic algorithm 65 (2-3) : 237 ~ 253 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / 1997. / Single objective and two objective genetic algorithms for selecting linguistic rules for pattern classification problems 89 (2) : 135 ~ 150 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / 2006. / Entropy based fuzzy rough classification approach for extracting classification rules 31 : 436 ~ 443 google schola

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