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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 231 - 237 (7page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2022.32.3.231
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본 연구에서는 PRPDA 방법으로 얻어진 부분방전 데이터를 이용하여 부스팅 알고리즘 기반 부분 방전 패턴 분류기가 설계되고 또한 세종류의 부스팅알고리즘의 도움으로 비교해석이 수행된다. 부분 방전 데이터의 방전세기의 처리방식은, 주어진 임계조건하에서 PRPDA 방법으로 생성된 Max, Mean, Median 값의 3가지 종류로 다루어진다. 비교연구에 사용한 부스팅 알고리즘은 Adaboost, GBM, XGBoost 알고리즘의 세가지 타입이 고려되었다. 연구를 통해 알고리즘의 성능을 비교하기 위해 분류성능 평가지표를 사용하였다. 각 부스팅 알고리즘의 파라미터 조정 전에는 XGBoost의 성능이 가장 뛰어나며, 파라미터 조정 이후에는 Adaboost와 XGBoost의 성능이 뛰어나다. 알고리즘해석의 비교 결과는 제안된 XGBoost 알고리즘이 더 선호된 성능을 나타낸다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 앙상블 방법
3. 부스팅 알고리즘
4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
Chulmin Kwon, The Complete Guide to Python Machine Learning, wikibook, 2020.
Bauer, Eric, and Ron Kohavi. “An empirical comparison of voting classification algorithms: Bagging, boosting, and variants,” Machine learning, vol. 36, pp. 105-139, 1999.
Jerome H. Friedman, “Greedy function approximation: a gradient boosting machine,” Annals of statistics, vol. 29, no. 5, pp. 1189-1232, 2001.
Chen, Tianqi, and Carlos Guestrin. “Xgboost: A scalable tree boosting system,” Proceedings of the 22nd acm sigkdd international conference on knowledge discovery and data mining, pp. 785-794, 2016.
Seok-Beom Roh, Sung-Kwun Oh, and Young-Eil Kim, “Design and Application of Radial Basis Function Neural Networks Pattern Classifier with Feature Selection Technique Based on Random Forest for Partial Discharge Pattern Classification,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 31, no .6, pp. 526-532, 2021.
Bauer, Eric, and Ron Kohavi. “An empirical comparison of voting classification algorithms: Bagging, boosting, and variants,” Machine learning, vol. 36, pp. 105-139, 1999.
Jerome H. Friedman, “Greedy function approximation: a gradient boosting machine,” Annals of statistics, vol. 29, no. 5, pp. 1189-1232, 2001.
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Seok-Beom Roh, Sung-Kwun Oh, and Young-Eil Kim, “Design and Application of Radial Basis Function Neural Networks Pattern Classifier with Feature Selection Technique Based on Random Forest for Partial Discharge Pattern Classification,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 31, no .6, pp. 526-532, 2021.
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