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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김성준 (강릉원주대학교) 김성준 (강릉원주대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2009년 춘계공동학술대회 논문집
발행연도
2009.5
수록면
1,437 - 1,440 (4page)

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SVM(Support Vector Machines)은 구조적 위험 최소화(SRM)로 뛰어난 일반화 능력을 지닌 학습 방법이다. SVM이나 SVR의 정규화 상수의 결정은 경험적인 방법에 의존하는 경우가 대부분이다.
본 연구에서는 실험계획법의 반응표면 분석법(RSM)을 이용하여 효율적으로 SVM의 정규화 상수를 결정하는 방법을 연구하고 SWRI의 NIR Spectra 데이터에 적용해 보았으며 Grid Search 방법과의 비교를 통해 제안된 방법의 성능을 평가해 보았다.



목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 반응표면 분석법을 이용한 SVR
4. 결론
참고자료

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