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본 논문은 패턴 분류 시스템을 위한 퍼지 규칙베이스 시스템에 대한 최적화 해법으로서 유전 알고리즘에 대해 살펴본다. 즉 고성능의 패턴 분류 작동을 하도록 하는 최적의 퍼지 규칙베이스 시스템을 설계하기 위해 이용될 수 있는 유전 알고리즘을 제안한다. 제안하는 유전 알고리즘은 분류 성능을 보다 더 향상시키기 위해서 인식에 사용되는 규칙에 대한 확실성 정도를 개선하는 방법을 포함하는 하이브리드 유전 알고리즘이다. 본 논문에서 다루는 최적화 문제는 추출되는 퍼지 규칙의 수와 패턴 분류 시스템의 입력 패턴들을 정확하게 할 수 있는가에 대한 성능을 포괄적으로 수행하는 것을 내포한다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 하이브리드 유전 알고리즘을 이용하여 수치실험을 수행하고 그 결과를 통해 제안하는 알고리즘의 유효성과 효율성을 생성된 퍼지 규칙의 수와 패턴 분류 시스템의 성능의 관점에서 논의한다.
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