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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
염홍기 심귀보 (중앙대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2009년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제19권 제1호
발행연도
2009.4
수록면
165 - 168 (4page)

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본 논문은 데이터 분류 알고리즘에 관한 내용으로 선행 연구를 통해 제안되었던 Variance Considered Machines (VCM)과 m-Variance Considered Machines (m-VCM) 알고리즘을 소개하고 시뮬레이션을 통해 본 알고리즘의 강인성을 보여주고 있다. VCM이란 Support Vector Machines (SVM)의 초평면 (Optimal Hyperplanes)을 데이터가 클래스에 속할 확률이 같아지는 지점으로 옮겨주어 최대마진을 가질 뿐 아니라 에러가 발생할 확률을 줄여준 알고리즘이다. 또한 본 논문에서는 VCM에 소속 함수 개념을 도입한 m-Variance Considered Machines(m-VCM)을 소개하고 MATLAB을 통한 시뮬레이션을 통해 m-VCM이 어떻게 데이터를 분류하고 출력을 조절하는지를 보여주고 있다. 시뮬레이션 결과를 통해 초평면 근처의 에러가 발생할 확률이 높은 데이터는 출력에 영향을 덜 미치게 하고 초평면으로부터 멀리 떨어진 데이터일수록 출력에 크게 영향을 미치도록 하는 것을 알 수 있다.
#Variance Considered Machines (VCM) #m-Variance Considered Machines (m-VCM) #Support Vector Machines (SVM) #Optimal Hyperplanes #Classification Algorithm #Brain-Computer Interface (BCI)

목차

요약
1. 서론
2. m-VCM의 소개
3. 시뮬레이션
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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