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fMRI를 이용한 맛의 입력패턴벡터 추출 및 패턴인식

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최초등록일 2025.04.28 최종저작일 2007.12
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fMRI를 이용한 맛의 입력패턴벡터 추출 및 패턴인식
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    서지정보

    · 발행기관 : 대한방사선과학회
    · 수록지 정보 : Journal of Radiological Science and Technology / 30권 / 4호 / 419 ~ 426페이지
    · 저자명 : 이선엽, 이용구, 김기동

    초록

    본 논문에서는 맛 인식을 위한 입력패턴벡터를 추출하고 패턴인식을 위한 맛(쓴맛, 단맛, 신맛, 짠맛)학습 알고리즘을 설계하였다. 입력패턴벡터의 구성을 위해 맛 활성화 신호의 세기가 사용되었고, 맛 패턴인식을 위한 알고리즘은 초기 참조벡터의 학습을 위해 SOM을 이용하였고, 종속 부류층의 출력뉴런의 부류지정을 위하여 out-star 학습법을 사용하였다. 제안된 알고리즘의 입력 층과 종속 클래스 층 사이의 연결강도는 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 초기 참조벡터의 설정 및 학습이 가능하게 하였다. 패턴벡터는 종속 부류층의 뉴런에 의해 종속 클래스로 분류하고, 종속 클래스 층과 출력 층 사이의 연결강도는 분류된 종속 부류를 클래스로 지정하는 학습을 하게 하였다. 패턴 분류를 위하여 제안된 학습알고리즘을 이용하여 시뮬레이션 되었고 기존의 LVQ 학습방식보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.

    참고자료

    · 없음
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