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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
추상현 (국립금오공과대학교) 이현수 (국립금오공과대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제26권 제5호
발행연도
2016.10
수록면
335 - 342 (8page)

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기 구축되어있는 베이지안 네트워크에서 다이나믹한 환경 변화가 발생 할 때, 관련된 베이지안 네트워크의 파라미터는 새롭게 형성된 데이터의 패턴에 적응하여 새로운 파라미터로 변경되어야 한다. 이때, 새로운 파라미터는 베이지안 네트워크의 인과관계를 고려하여 변경되어야 한다. 본 논문에서는 Expectation Maximization(EM)알고리즘과 Meta-Heuristics 기법 중 하나인 Harmony Search(HS)알고리즘을 이용한 다이나믹한 파라미터 업데이트 프레임웍을 제안한다. 일반적으로, EM 알고리즘은 숨겨진 파라미터를 추정하는데 유효한 알고리즘이지만 지역 최적값에 수렴한다는 단점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 Maximum Likelihood Estimator(MLE)의 파라미터가 글로벌 최적값을 지향하도록 하기 위하여 메타휴리스틱 방법론의 하나인 HS를 적용한다. 제안된 방법은 EM 알고리즘의 단점을 보완하고 글로벌 최적값에 수렴하는 MLE의 파라미터를 추정하여 다이나믹하게 변화하는 환경에서도 사용 가능한 베이지안 네트워크의 학습 및 전파프레임웍을 제시한다.
#베이지안 네트워크 #다이나믹 파라미터 학습 #최대우도추정 #EM 알고리즘 #하모니 서치 #Bayesian Network #Dynamic Parameter Learning #Maximum Likelihood Estimator #Expectation and Maximization #Harmony Search

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 및 관련 연구
3. EM 알고리즘 및 Harmony Search 기반 베이지안 네트워크 학습 프레임웍
4. 실험 및 분석 결과
5. 결론 및 향후 발전방향
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