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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최규석 (청운대학교 컴퓨터학과) 박종진 (청운대학교 인터넷학과) 전병찬 (청운대학교 방송영상학과) 박인규 (중부대학교 컴퓨터학과) 안인석 (위덕대학교 에너지전기공학부) 하남 (Hanoi National University)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제9권 제2호
발행연도
2009.1
수록면
1 - 6 (6page)

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많은 양의 데이터로부터 유용성있는 정보의 추출, 진단 및 예후에 대한 결정, 질병 치료의 응용 등은 바이오 인포머틱스(Bioinformatics)분야에서 매우 중요한 문제들이다. 본 논문에서는 암진단시스템에 적용하기위해 support vector machine을 위한 weogjted lernel fuction과 빠른 수렴성과 좋은 분류성능을 갖는 학습방법을 제안하였다. 제안된 kernel function에서 기본적인 kernel fuction의 weights는 암진단 학습단계에서 결정되고 분류단계에서 파리미터로 사용된다. 대장암 데이터와 같은 임상 데이터에 대한 실험결과에서 제안된 방법은 기존의 다른 kernel fuction들 보다 더 우수하고 안정적인 분류성능을 보여주었다.
#Support Vector Machine #Kernel Methods #Genetic Algorithm

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