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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김영준 (상명대학교) 홍철의 (상명대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제19권 제1호
발행연도
2015.1
수록면
35 - 40 (6page)

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본 논문은 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경 하에서 메타 학습법을 이용한 다중 분류기 시스템의 구축에 관한 것이다. 메타 학습법을 이용한 다중 분류기 시스템의 구축에서 분류기는 일반 분류기와 메타 분류기로 구성된다. 메타 분류기는 사례에 대한 일반 분류기의 분류 결과에 학습 알고리즘을 적용하여 얻어진다. 분류시스템의 의사 결정 과정에서 메타 분류기의 역할은 일반 분류기의 분류 결과를 평가하여 최종 의사 결정 과정에의 참여 여부를 결정하는 것이다. 분류 시스템은 분류기의 분류 결과가 옳은 것으로 평가된 결과들만 취합하여 이를 바탕으로 최종 분류 결과를 도출해 낸다. 메타 학습법이 다중 분류기 시스템의 성능에 미치는 영향을 다수의 사례 집합을 이용하여 평가하였다.
#유전 알고리즘 #귀납적 학습 #메타 학습법 #다중 분류기 시스템 #Genetic Algorithms #Inductive Learning #Meta-learning Approach #Multi-classifier Systems

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 분류 규칙 습득을 위한 유전 알고리즘 기반 학습 환경
Ⅲ. 메타 학습법
Ⅳ. 메타 학습법이 분류 시스템의 성능에 미치는 영향 평가
Ⅴ. 결론
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