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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제13권 제3호
발행연도
2003.6
수록면
328 - 333 (6page)

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메모리기반 추론에서 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안된 NGE이론에 기반한 최근접 초월평면법은 학습자료를 초월평면상에 투영시켜 생성된 초월평면을 이용한다. 이때 학습자료에 포합될 수 있는 오류자료가 그대로 초월평면에 포함되어 분류의 정확성을 저해하는 요인으로 작용하는 단점을 가지고 있다.
본 논문에서는 기존의 최근접 초월평면의 단점을 보완한 초월평면 최적화(OH : Optimizing Hyperrectangle) 방법을 제안한다. 제안된 방법은 특징가중치 벡터를 초월평면마다 할당하여 학습하고, 학습 후 생성된 모든 초월평면에 대해 특징별 최빈구간을 추출하여 최적초월평면을 구성하여 분류 시 사용한다.
제안된 방법은 EACH시스템과 마찬가지로 k-NN분류기에서 필요로 하는 메모리 공간의 40%정도를 사용하며, 분류에 있어서는 EACH시스템 보다 우수한 인식 성능을 보이고 있다.
#기계학습 #에이전트시스템 #정보검색

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 초월평면 최적화 방법
4. 실험 및 고찰
5. 결론 및 향후 연구과제
참고문헌
저자소개

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