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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 508 - 514 (7page)
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본 논문에서는 지도 학습 기반의 분류기 제안을 위해, 분류 데이터의 각 특징별 소속도를 결정하는 3가지 종류의 퍼지 소속도 함수를 제안하였다. 또한 각 특징별 소속도들의 평균값을 이용하여 분류 결과를 도출하는 과정에 사용되는 평균값 산출 기법을 단순 산술평균이 아닌 다양한 가중치를 활용한 가중치 평균을 이용함으로써 분류기 성능을 향상시킬 수 있는 가능성을 제시하였다. 제안한 기법들의 실험을 위해 Iris, Ecoli, Yeast의 3가지 표준 데이터 세트를 사용하였다. 실험 결과, 서로 다른 특성의 데이터 세트들에 대해서도 고르게 우수한 분류 성능이 얻어질 수 있음을 확인하였고, 기존에 발표된 다른 기법들에 의한 해당 데이터 세트들의 분류 성능과 비교했을 때, 퍼지 소속도 함수의 개선과 가중치 평균 기법의 개선을 통해 더욱 우수한 분류 성능이 가능함을 확인할 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안한 퍼지 소속도 함수
Ⅲ. 제안한 가중치 설정 기법
Ⅳ. 실험 및 결과 고찰
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
C. Augenstein, N. Spangenberg, and B. Franczyk, “Applying machine learning to big data streams : An overview of challenges,” 2017 IEEE 4th International Conference on Soft Computing & Machine Intelligence (ISCMI), pp. 25-29, Nov. 2017.
H. J. Kim, Pattern Recognition and Machine Learning, Jpub, Seoul, 2018.
G.-W. Lee, H. Lee, and H.-W. Cheong, “Object Detection of AGV in Manufacturing Plants using Deep Learning,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 25 no. 1, pp. 36-43, 2021.
M. Sewak, S. K. Sahay, and H. Rathore, “An Overview of Deep Learning Architecture of Deep Neural Networks and Autoencoders,” Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, vol. 17, no. 1, pp. 182-188, Jan. 2020.
S. Behera and M. N. Mohanty, “Classification of EEG Signal Using SVM,” Advances in Electrical Control and Signal Systems, vol. 665, pp. 859-869, Jul. 2020.
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