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패턴 분류 문제에서 가중치를 고려한 퍼지 최대-최소 신경망

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최초등록일 2025.02.28 최종저작일 2006.08
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패턴 분류 문제에서 가중치를 고려한 퍼지 최대-최소 신경망
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국정보과학회
    · 수록지 정보 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 / 33권 / 8호 / 692 ~ 702페이지
    · 저자명 : 김호준, 박현정

    초록

    연구에서는 패턴 분류문제를 위하여 가중치 개념을 갖는 퍼지 최대-최소 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 FMM신경망 모델에 대하여 학습데이타에 포함되는 특징값의 빈도요소를 효과적으로 반영할 수 있도록 수정한 구조를 갖는다. 본 논문에서는 제안된 모델에 대하여 하이퍼박스 소속함수로 정의되는 새로운 활성화 특성과 학습알고리즘을 정의한다. 학습알고리즘은 하이퍼박스 생성 및 확장, 중첩 테스트, 하이퍼박스 축소의 3단계 과정으로 이루어지며, 각 과정에서 특징값의 빈도요소를 고려하여 가중치값을 갱신하는 규칙이 새롭게 정의된다. 본 연구에서는 또한 제안된 모델의 응용으로서 특징분석 기법을 제안한다. 이를 위하여 특징값, 특징유형, 하이퍼박스, 패턴클래스 상호간 연관도 요소를 4가지 유형의 척도로 정의하여, 주어진 패턴분류 문제에서 각 특징의 상대적 중요도를 평가할 수 있도록 한다. 아이리스 데이타와 클리블랜드 의료데이타에 대한 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 방법의 타당성을 고찰하였다.

    참고자료

    · 없음
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