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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김찬수 (공주대학교) 한근희 (공주대학교)
저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제18권 제12호
발행연도
2020.1
수록면
481 - 488 (8page)

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기호적 회귀분석 (Symbolic Regression)은 회귀분석에서 주어진 데이터에 대하여 종속변수와 독립변수들 사이의 관계를 설명할 수 있는 함수를 직접 생성하는 분석방법으로서 Genetic Programming 이 본 분야의 연구에 가장 선도적으로 적용되고 있으며, 고정된 모델로부터 매개변수들의 최적화를 추구하는 다른 회귀분석 알고리즘들에 비하여 해석이 가능한 모델을 직접 도출할 수 있다는 장점을 갖는다. 본 연구에서는 Coarse grained 병렬 모델에 기반한 Parellel Genetic Programming 을 이용한 symbolic regression 알고리즘을 제시하고 제시된 알고리즘을 PMLB 데이타에 적용하여 해당 알고리즘의 효용성을 분석하고자 한다.
#기호적 회귀분석 #유전자 알고리즘 #유전자 프로그래밍 #병렬모델 #PMLB 데이터

목차

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참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Holland, J. H / 1975 / Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis with Applications to Biology, Control and Atrificial Intelligence / MIT Press google schola J. R. Koza / 1992 / Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection / MIT Press google schola R. Poli / 2008 / A Field Guide to Genetic programming / Lulu Press, Inc google schola Hossam Faris / 2013 / A Symbolic Regression Approach for Modeling the Temperature of Metal Cutting Tool / International Journal of Control and Automation 6(4) google schola D. A. Augusto / 2000 / Symbolic Regression via Genetic Programming / VI Brazilian Symposium on Neural Network :173~178 google schola

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