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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제10권 제5호
발행연도
2005.11
수록면
77 - 86 (10page)

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본 논문에서는 분류오차를 추출하고 학습하여 분류성능을 개선하는 LVQ 학습 알고리즘을 설계하였다. 제안된 LVQ 학습 알고리즘은 초기기준벡터의 학습을 위해 SOM을 이용하고, LVQ 출력뉴런의 부류지정을 위하여 out-star 학습법을 사용하는 학습네트워크이다. 분류오차가 발생되는 패턴벡터로 추출하기 위하여 오차유발조건을 제안하였고, 이 조건을 이용하여 분류오차를 유발시키는 입력패턴벡터로 구성되는 패턴벡터공간을 구성하여 분류오차가 발생되는 패턴벡터를 학습시키므로 분류오차수를 감소시키고, 패턴분류성능을 개선하였다.
제안된 학습알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 Fisher의 Iris 데이터와 EMG 데이터를 학습벡터 및 시험 벡터로 사용하여 시뮬레이션 하였고, 제안된 학습방식의 분류 성능은 기존의 LVQ와 비교되어 기존의 학습방식보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.

목차

요 약

Abstract

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. LVQ 학습알고리즘

Ⅲ. 분류오차개선을 위한 LVQ 학습 알고리즘

Ⅳ. 시뮬레이션

Ⅴ. 결론

참고문헌

저 자 소 개

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