메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표논문집 제17권 제2호
발행연도
2007.11
수록면
167 - 171 (5page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2007

퍼지 최대-최소 신경망을 이용한 특징 집합 선택에 관한 연구 및 보행 단계인식에의 응용
이태엽 ,  이상완 ,  변증남 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2007.11 학술대회자료
근전도 신호를 이용한 퍼지 최대-최소 신경망 기반 보행 단계 분류 방법
이태엽 ,  이상완 ,  장효영 외 3명 한국HCI학회 학술대회 2007.02 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문은 패턴 분류 문제에 사용되는 퍼지 최대-최소 신경망 방법을 이용하여 특징 집합으로부터 새로운 특징 집합을 추출해내고 추출된 특징 집합으로부터 의미 있는 특징을 선택해 내는 새로운 방법을 제안한다. 퍼지 최대-최소 신경망은 패턴 분류를 위해 주로 사용이 되어 왔지만, 퍼지 최대-최소 신경망을 이용해 특징 집합의 값들을 패턴 공간내의 초상자의 집합으로 변환하고 변환된 초상자들끼리의 인접성을 척도로 단순한 연산을 통한 빠른 특징 집합을 선택하게 된다. 마지막으로 본 논문의 특징 집합 선택 방법을 하지 근전도 신호를 이용한 보행 패턴 분류에 적용해 보고, 그 결과를 기존 여러 특징 집합 선택 방법들과 비교해 봄으로써 제안한 방법의 타당성 및 적용 가능성을 알아본다.
#FMMNN #Feature Selection #Gait Phase Recognition

목차

요약
1. 서론
2. 퍼지 최대ㆍ최소 신경망
3. FMMNN을 이용한 특징 집합의 선택방법
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

2차원 특징점 추출 기법 기반 근전도 신호 패턴 분류 알고리즘
김서준 ,  정의철 ,  유송현 외 2명 한국재활복지공학회 학술대회 논문집 2012 .04
실시간 근전도 패턴인식을 위한 특징투영 기법에 관한 연구
추준욱 ,  문인혁 ,  김신기 외 1명 제어로봇시스템학회 논문지 2006 .09
ARMA 모델을 이용한 근전도 신호의 특징추출
송재훈 ,  한정수 ,  오영준 외 2명 한국HCI학회 학술대회 2005 .01
Gaussian Mixture Model 기반 전완 근전도 패턴 분류 알고리즘
송영록 ,  김서준 ,  정의철 외 1명 재활복지공학회논문지 2011 .12
비선형 특징투영 기법을 이용한 웨이블렛 기반 근전도 패턴인식
추준욱 ,  문인혁 전자공학회논문지-SC 2005 .03

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-028-014903218