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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오일석 (전북대학교) 이진선 (우석대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제10권 제5호
발행연도
2010.5
수록면
1 - 9 (9page)

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이 논문은 특징 선택에 사용되는 개미 군락 최적화의 수렴 특성을 개선하기 위해 선택적 평가라는 새로운 기법을 제시한다. 이 방법은 불필요하거나 가능성이 덜한 후보 해를 배제함으로써 계산량을 줄인다. 이 방법은, 그런 해를 찾아내는데 사용할 수 있는 페로몬 정보 때문에 구현이 가능하다. 문제 크기에 따른 알고리즘의 적용가능성을 판단할 목적으로, 특징 선택에 사용되는 세 가지 알고리즘인 탐욕 알고리즘, 유전 알고리즘, 그리고 개미 군락 최적화의 계산 시간을 분석한다. 엄밀한 분석을 위해 원자 연산이라는 개념을 사용한다. 실험 결과는 선택적 평가를 채택한 개미 군락 최적화가 계산 시간과 인식 성능 모두에서 우수함을 보여준다.
#특징선택 #그리디 알고리즘 #유전알고리즘 #개미 군락 최적화 #패턴인식 #Feature Selection #Greedy Algorithm #Genetic Algorithm #Ant Colony Optimization #Pattern Recognition

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Conventional Algorithms
Ⅲ. Conventional Algorithms
Ⅳ. Timing Analysis
Ⅴ. Experiments
Ⅵ. Conclusions
참고문헌
저자소개

참고문헌 (14)

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1. [학술지(정기간행물)] - O. D. Trier / 1996 / Feature extraction methods for character recognition-a survey / Pattern Recognition 29 (4) : 641 ~ 662 google schola 2. [단행본] - S. Theodoridis / 2006 / Pattern Recognition, 3rd ed / Academic Press google schola 3. [단행본] - J. Kittler / 1986 / Feature selection and extraction / Academic Press : 59 ~ 83 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - M. Kudo / 2000 / Comparison of algorithms that select features for pattern recognition / Pattern Recognition 33 (1) : 25 ~ 41 google schola 5. [인터넷자원] - P. M. Murphy / / UCI repository for machine learning databases google schola

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