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논문 기본 정보

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학술저널
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저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제5권 제5호
발행연도
2005.10
수록면
33 - 42 (10page)

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본 논문에서는 ART 신경회로망의 성능을 개선하기 위해, 불필요한 클러스터의 생성과 변화를 억제하여 효율적인 패턴 분류가 가능하도록 하는 학습 알고리즘을 제안한다. 또한, 패턴 분류의 정확성을 향상시키기 위해 한글의 구조적 특징을 이용한 위치추출 알고리즘을 적용하였다. 제안하는 학습 알고리즘은 현재 학습되는 패턴과 최초 패턴간의 일치도를 비교한 후 리세트 시스템을 작동케 한다. 그 결과, 신경회로망은 이미 입력되었던 패턴이 다시 입력되어도 새로운 클러스터의 생성을 방지하여 오인식율을 줄이게 된다.

목차

요약

Abstract

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 한글 구조의 특징과 문자열

Ⅲ. ART 신경회로망

Ⅳ. 인지이론

Ⅴ. 제안된 시스템

Ⅵ. 실험 및 고찰

Ⅶ. 결론

참고문헌

저자소개

참고문헌 (12)

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[학술지(정기간행물)] - / 1991. / Pattern Recognition by Self-Organzing Neural Networks pp.316-423 : 523 ~ google schola [학술지(정기간행물)] - / 1988. / The ART of Adaptive Pattern Recognition by a Self-organizing Neural Network 21 (3) : 77 ~ 88 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1993. / 확장된 ART 신경회로망을 이용한 자동 지문인식 시스템 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2001. / 수직분할에 기반한 필기 한글 문자열 인식에 관한 연구 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2002. / 가설과 재구성에 기반한 무제약 필기 숫자열 인식 google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-004-015336446