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Support Vector Machine(SVM)은 통계적 학습 이론에 기반을 둔 분류기이다. 또한 Twin Support Vecrtor Machine(TWSVM)은 이진 SVM 분류기의 한 종류로써, 서로 관련된 두 개의 SVM 유형 문제를 통해 평행하지 않은 두 개의 평면을 결정하고 이 두 평면을 통해 분류기를 완성하는 방식이다. 이러한 방식은 TWSVM은 학습 시간이 SVM에 비해 훨씬 짧으며, SVM과 비교하여 떨어지지 않는 성능을 보여준다. 본 논문은 분류기 입력에 Fuzzy Membership을 적용하는 방식의 TWSVM을 제안하고, 2차원 벡터 입력에 대한 실험을 통하여 기존에 제시 되었던 TWSVM과 비교한다.

목차

요약
1. 서론
2. Twin Support Vector Machine
3. Fuzzy Twin Support Vector Machine
4. 시뮬레이션을 통한 TWSVM과 Fuzzy TWSVM의 비교
5. 결론
〈감사의 글〉
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