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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표논문집 제17권 제2호
발행연도
2007.11
수록면
261 - 264 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2007

러프집합을 이용한 퍼지 규칙의 효율적인 감축
노은영 ,  정환묵 한국지능시스템학회 논문지 2007.12 학술저널
러프집합을 이용한 퍼지 규칙의 효율적인 감축
노은영 ,  정환묵 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2007.11 학술대회자료

초록· 키워드

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퍼지 추론은 애매한 지식을 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 그러나 규칙의 연관속성은 규칙을 과다하게 생성하기 때문에 유용하고 중요한 규칙을 결정하는데 여러 가지 문제점이 있다.
본 논문에서는 퍼지 규칙에서 규칙간의 상관성을 고려하여 불필요한 속성을 제거하고, 퍼지규칙의 상대농도를 이용하여 추론결과의 정확성을 유지하면서 규칙의 수를 최소화 하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위하여 기존의 규칙 감축 방법에 따른 출론 결과와 비교 검증하였다.
#Rough set #attribution reduction #relative cardinality

목차

요약
1. 서론
2. 러프집합의 기본개념
3. 러프집합과 퍼지 상대농도를 이용한 규칙감축 방법
4. 시뮬레이션
5. 결론
참고문헌

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