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대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제58권 제10호(통권 제527호)
발행연도
2021.10
수록면
3 - 8 (6page)
DOI
10.5573/ieie.2021.58.10.3

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추정된 확률밀도가 실제 확률밀도와 가장 근접하도록 하는 기존의 적응 커널-폭 (kernel-width) 추정법은, 정보이론적 학습법 (ITL)의 하나인 영-확률 최대화 알고리듬(MZEP, maximum zero-error probability)의 가중치 갱신에 적용되기에 부적당하다. 이에 이 논문에서는 MZEP 알고리의 가중치 갱신을 위한 커널-폭을 적응적으로 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 두 가지 평균오차전력을 계산하기 위해 두 개의 MZEP 알고리듬이 병행 작동하며, 주MZEP에 사용될 커널-폭은 시스템의 평균오차 전력이 감소하는 방향으로 갱신된다. 부MZEP에 사용되는 커널-폭은 주MZEP에 사용된 커널-폭에 미소 증분이 더해진 값이 된다. 제안된 방법은 충격성 잡음 통신환경의 실험에서, 불안정을 유발하는 작은 초기 커널-폭에서도, 그리고 매우 느린 수렴을 유발하는 큰 초기 커널-폭에 대해서도 안정되게 수렴함을 보였다. 이에, 제안한 적응 커널-폭 추정법은 MZEP를 채용한 ITL 학습법에서 큰 성능향상을 기대할 수 있다.
#Adaptive kernel-width #Zero-error probability #Error probability density #ITL #Impulsive noise

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 오차 확률밀도 추정을 위한 커널-폭
Ⅲ. MZEP 학습법의 적응 커널-폭 추정
Ⅳ. 실험 결과 및 고찰
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
J. Proakis, Digital Communications, McGraw-Hill, NY, 1989. google schola S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, Upper Saddle River, 4th edition, 2001. google schola E. Parzen, “On the estimation of a probability density function and the mode,” Ann. Math. Stat. vol. 33, p. 1065, 1962. google schola L. Chen, P. Honeine, “Correntropy-based robust multilayer extreme learning machines,” Pattern Recognition, Elsevier, vol. 84, pp. 357-370, Dec. 2018. google schola N. Kim, K. Kwon, “Performance enhancement of blind algorithms based on maximum zero error probability”, Journal of Theoretical and Applied Information Technology, vol. 95, pp. 6056-6067, Nov. 2017. google schola

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