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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제24권 제5호
발행연도
1997.5
수록면
451 - 460 (10page)

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RBF 신경망은 임의의 함수를 근사할 수 있지만 주어진 문제를 풀기 위해 RBF 신경망을 구성하는 간단한 방법이 없었다. 이 논문은 RBF 신경망을 분류기로 사용할 때 이를 효율적이고 효과적으로 구성하는 방법을 설명한다. 제안하는 방법은 빠른 클러스터링 방법인 APC-III을 써서 중간층을 결정하고 중간층과 출력층 사이의 가증치를 통계적 방법으로 구한다. 제안한 방법을 무제약 필기 숫자 인식을 위한 분류기를 구성하는데 적용하였다. 실험은 제안한 방법이 RBF 신경망 분류기를 빠르게 구성할 수 있고, 같은 데이터베이스를 사용한 이전 연구 결과보다 분류기의 성능이 더 나음을 보여 주었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. RBF 신경망

3. RBF 신경망 분류기의 새로운 학습 방법

4. 실험

5. 분석

6. 결론

참고문헌

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