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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제17권 제6호
발행연도
2007.12
수록면
799 - 803 (5page)

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본 논문에서는 FSVM(Fuzzy Support Vector Machine)의 퍼지소속함수를 새롭게 제안한다. SVM의 완화변수(slack-variable)에 퍼지소속함수를 결합하는 FSVM은 주어진 데이터베이스의 특성이 반영되어 안정적으로 분류성능을 향상 시킬 수 있는 퍼지소속 함수를 필요로 한다. 시계열 자료의 패턴분류 성능을 비교하기 위하여 SVM, FSVM(1), 그리고 제안하는 FSVM(2) 등의 분류모델들을 비교 실험하였다. 사용한 데이터베이스는 한국금융시장의 시계열 경제지표 지수들이다.
#SVM #FSVM #Fuzzy Support Vector Machines #Pattern Classification #Time Series Prediction

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. FSVM의 기존 연구
3. SVM과 FSVM(Fuzzy SVM)
4. 실험
5. 결론
6. 향후 연구과제
참고문헌
저자소개

참고문헌 (14)

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1. [학술지(정기간행물)] - / 2004 / Fuzzy LP SVMs for Multiclass Problems : 429 ~ 434 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / 2000. / An Introduction to Support Vector Machines google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / 2001. / Fuzzy support vector machines for pattern classification 2 : 1449 ~ 1454 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / 2004. / Fuzzy Support Vector Machine for Pattern Classification of Time Series Data of KOSPI200 Index 14 : 52 ~ 56 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / 2004. / A Comparative Study of Model Design and Performance Test in Financial Index Pattern Classification System google schola

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