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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제10권 제2호
발행연도
2005.5
수록면
113 - 121 (9page)

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본 논문에서는 근전도 패턴인식을 수행하기 위한 혼합 LVQ 학습 알고리즘을 설계하였다. 제안된 혼합 LVQ 학습 알고리즘은 초기 참조벡터의 학습을 위해 SOM을 이용하고, LVQ 출력뉴런의 부류지정을 위하여 out-star 학습법을 사용하는 변형된 C.P. Net. 이다.
제안된 C.P. Net. 의 입력 층과 종속 클래스 층 사이의 연결강도는 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 초기 참조벡터의 설정 및 학습이 가능하게 하였고, 패턴벡터를 종속 클래스 층의 뉴런에 의해 종속 클래스로 분류하고, C.P. Net. 의 종속 클래스 층과 클래스 층 사이의 연결강도는 분류된 종속 클래스를 클 래스로 지정하는 학습을 하게 된다.
근전도 패턴 분류를 위하여 제안된 학습알고리즘을 이용하여 시뮬레이션 되었고 기존의 LVQ 학습방식 보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.

목차

요약

Abstract

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 근전도 및 신호의 획득

Ⅲ. 경쟁학습을 갖는 클러스트링 알고리즘

Ⅳ. 학습알고리즘의 제안

Ⅴ. 데이터 획득 및 패턴인식

Ⅵ. 결론

참고문헌

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