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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제18권 제4호
발행연도
2008.8
수록면
549 - 554 (6page)

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Support Vector Machine(SVM)은 통계적 학습 이론에 기반을 둔 분류기이다. 또한 Twin Support Vecrtor Machine(TWSVM)은 이진 SVM 분류기의 한 종류로써, 서로 관련된 두 개의 SVM 유형 문제를 통해 평행하지 않은 두개의 평면을 결정하고 이 두 평면을 통해 분류기를 완성하는 방식이다. 이러한 방식의 TWSVM은 학습 시간이 SVM에 비해 훨씬 짧으며, SVM과 비교하여 떨어지지 않는 성능을 보여준다. 본 논문은 분류기 입력에 Fuzzy Membership을 적용하는 방식의 TWSVM을 제안하고, 전리층 레이더 데이터를 이용한 실험을 통하여 기존에 제시 되었던 분류기와 비교한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. Twin Support Vector Machine
3. Fuzzy Twin Support Vector Machine
4. 시뮬레이션을 통한 Fuzzy TWSVM의 성능 분석
5. 결론 및 향후 과제
참고문헌
저자소개

참고문헌 (8)

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