지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
이용수
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 특징벡터 선택 알고리즘
Ⅲ. 특징벡터의 추출
Ⅳ. 실험 및 결과 고찰
Ⅴ. 결론
참고문헌
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
음악 장르 분류를 위한 새로운 자동 Taxonomy 구축 알고리즘
한국음향학회지
2008 .01
다단계 특징벡터를 이용하는 분류모델
한국통신학회 학술대회논문집
2007 .07
한국 전통음악 (국악)에 대한 자동 장르 분류 시스템 구현
한국음향학회지
2005 .01
텍스트 분류 문제에서 특징 간 상호 작용을 고려한 특징 선택 기법
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2018 .04
내용기반 오디오 장르 분류를 위한 신호 처리 연구
전자공학회논문지-SP
2004 .11
음악 장르 분류를 이용한 자동차 오디오 시스템에서의 이퀄라이저 자동 조절 방식
한국ITS학회 논문지
2009 .01
출력 코딩 기반 다중 클래스 서포트 벡터 머신을 위한 특징 선택 기법
멀티미디어학회논문지
2013 .07
음성신호기반의 감정분석을 위한 특징벡터 선택
대한전기학회 학술대회 논문집
2015 .07
패턴 인식문제를 위한 유전자 알고리즘 기반 특징 선택 방법 개발
한국지능시스템학회 논문지
2006 .08
Automatic Target Classification Using Meaningful Feature Selection Method
한국통신학회 학술대회논문집
2010 .06
An Efficient Feature Selection Algorithm Based on Kullback-Leibler Divergence for Music Information Retrieval
ITC-CSCC :International Technical Conference on Circuits Systems, Computers and Communications
2007 .07
A Comparison Study on Back-Propagation Neural Network and Support Vector Machines for the Image Classification Problems
한국산학기술학회 논문지
2008 .12
표적의 기하학적 변화에 강인한 특징벡터의 선택과 표적분류
한국통신학회 학술대회논문집
2010 .02
다변량 시계열 데이터 분류를 위한 특징 선택 알고리즘
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2017 .04
0