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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
노석범 (원광대학교) 김용수 (대전대학교) 안태천 (원광대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제24권 제6호
발행연도
2014.12
수록면
646 - 650 (5page)

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본 논문에서는 다차원 문제로 인하여 발생하는 패턴 분류 성능의 저하를 방지 하여 퍼지 패턴 분류기의 성능을 개선하기 위하여 다수의 Feature들 중에서 패턴 분류 성능 향상에 기여하는 Feature를 선택하기 위한 새로운 Feature Selection 방법을 제안 한다. 새로운 Feature Selection 방법은 각각의 Feature 들을 퍼지 클러스터링 기법을 이용하여 클러스터링 한 후 각 클러스터가 임의의 class에 속하는 정도를 계산하고 얻어진 값을 이용하여 해당 feature 가 fuzzy pattern classifier에 적용될 경우 패턴 분류 성능 개선 가능성을 평가한다. 평가된 성능 개선 가능성을 기반으로 이미 정해진 개수만큼의 Feature를 선택하는 Feature Selection을 수행한다. 본 논문에서는 제안된 방법의 성능을 평가, 비교하기 위하여 다수의 머신 러닝 데이터 집합에 적용한다.
#퍼지 패턴 분류기 #Feature Selection #퍼지 클러스터링 #퍼지 수 #Fuzzy Pattern Classifier #Fuzzy Clustering #Fuzzy Number

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. Feature Selection
3. Fuzzy Clustering을 이용한 퍼지 수 정의
4. 선형 판별식
5. 시뮬레이션 및 결과
6. 결론 및 향후연구
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Y. J. Lin / 2014 / Feature Selection via Neighborhood Multi-Granulation Fusion / Knowledge Based Systems 67 : 162 ~ 168 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Q. Hu / 2008 / Mixed feature selection based on granulation and approximation / Knowledge Based Systems 21 : 294 ~ 304 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Q. Hu / 2012 / Feature selection for monotonic classification / IEEE Trans. Fuzzy Systems 20 : 69 ~ 81 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Y. Zhang / 2015 / Feature Selection algorithm based on bare bones Particle Swarm Optimization / Neurocomputing 148 : 150 ~ 157 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - G. Pajares / 2010 / A Hopfield Neural Network for combining classifiers applied to textured images / Neural Networks 23 : 144 ~ 153 google schola

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