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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이태주 (중앙대학교) 박승민 (중앙대학교) 고광은 (중앙대학교) 성원기 (강원대학교) 심귀보 (중앙대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제23권 제4호
발행연도
2013.8
수록면
354 - 359 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2013

Binary Harmony Search 알고리즘을 이용한 Unsupervised Nonlinear Classifier 구현
이태주 ,  박승민 ,  고광은 외 2명 한국지능시스템학회 논문지 2013.08 학술저널
Binary Harmony Search 알고리즘을 이용한 Unsupervised Nonlinear Classifier 구현
이태주 ,  박승민 ,  고광은 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2013.04 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문을 통해서 우리는 최적화 알고리즘인 binary harmony search (BHS) 알고리즘을 이용하여 unsupervised nonlinear classifier를 구현하는 방안을 제시하였다. 패턴인식을 위한 기계학습이나 뇌파 신호의 분석 과정과 같이 벡터로 표현되는 특징들을 분류하는데 있어 다양한 알고리즘들이 제시되었다. 교사 학습기반의 분류 방식으로는 support vector machine과 같은 기법이 사용되어왔고, 비교사 학습 방법을 통한 분류 기법으로는 fuzzy c-mean (FCM)과 같은 알고리즘들이 사용되어 왔다. 그러나 기존에 사용해 왔던 분류 방법들은 비선형 데이터 분류에 적용하기 힘들거나 교사 학습을 적용하기 위해서 사전정보를 필요로 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 경험적 접근을 통해 공간상에 분포된 벡터 사이의 기하학적 거리를 최소로 만드는 벡터 집합을 선택하고 이를 하나의 클래스로 간주하는 방법을 적용한 분류법을 제시하였다. 비교 대상으로 FCM과 artificial neural network (ANN) 기반의 self-organizing map (SOM)을 제시하였다. 시뮬레이션에는 KEEL machine learing dataset을 사용하였고 그 결과, 제안된 방식이 기존 알고리즘에 비해 더 나은 우수성을 지니고 있음을 확인하였다.
#패턴인식 #뇌파 #하모니 서치 #비교사 비선형 분류 #클러스터링 #Pattern Recognition #EEG #Harmony Search #Unsupervised Nonlinear Classification #Clustering

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. BHS 알고리즘 기반 분류 기법
4. 시뮬레이션 방법
6. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - R. Xu / 2005 / Survey of Clustering Algorithms / IEEE Transactions on Neural Networks 16 (3) google schola 2. [단행본] - S. Theodoridis / 2009 / Pattern Recognition / Elsevier google schola 3. [단행본] - C. Chen / 1999 / Linear System Theory and Design / Oxford University Press google schola 4. [학술대회논문] - G. Yuan / 2012 / Recent Advances of Large-Scale Linear Classification / Proceedings of the IEEE 100 (9) : 2584 ~ 2603 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - S. Ding / 2012 / A survey on feature extraction for pattern recognition / Artificial Intelligence Review 37 (3) : 169 ~ 180 google schola

이 논문의 저자 정보

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