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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers (구)정보과학회논문지 정보과학회논문지 제22권 제5호
발행연도
1995.5
수록면
776 - 786 (11page)

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본 논문에서는 효과적인 패턴인식을 위하여 전문가의 지식을 활용할 수 있는 신경망 구조를 제안하고, 그 유용성을 고찰한다. 제안된 신경망 모델은 이중의 연결구조를 가지며 역전파(BP) 학습 알고리즘에 의해 학습된다. 이는 지식기반의 수용능력과 예제 데이타에 의한 학습 기능을 동시에 제공함으로써, 기존의 패턴인식 문제에서 지식기반형 접근방식과 신경망 접근방식의 장단점을 상호 조화시킬 수 있게 한다. 또한 제안된 모델의 특징의 하나인 인식결과에 대한 검증기능은 기존의 전문가 시스템에서 추론결과에 대한 설명기능을 제공할 수 있게 하며, 효과적인 학습을 위하여 주어진 학습데이타 및 지식을 사전에 검증할 수 있을 뿐만 아니라 현재 학습상태를 점검함으로써 추가학습데이타의 선정을 용이하게 한다. 본 논문에서는 패턴인식을 위한 지식 표현으로서 여섯가지 유형의 퍼지관계를 소개하고 이들 신경망의 학습과정에 반영하는 방법을 제시한다. 이어서 지식 및 학습 데이타의 검증기법 등 효과적인 학습을 위한 유용한 기법들을 소개하고, 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 적응형 추론 네트워크

3. 지식의 표현 및 활용

4. Negative Connection의 역할

5. 패턴인식을 위한 효과적인 학습기법

6. 실험 결과 및 고찰

7. 결론

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