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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 제31권 제1호(B)
발행연도
2004.4
수록면
613 - 615 (3page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2004

소속 함수 학습을 이용한 퍼지 분류의 성능 개선
곽동헌 ,  김명원 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2004.04 학술대회자료
소속 함수 학습을 이용한 퍼지 분류의 성능 개선
곽동헌 ,  류정우 ,  김명원 한국정보과학회 학술발표논문집 2004.04 학술대회자료

초록· 키워드

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수치적인 데이터를 분류하기 위한 대표적인 방법은 퍼지 규칙을 사용하는 것이다. 하지만, 퍼지 규칙을 이용하는 방법은 퍼지 소속 함수를 어떻게 정의하느냐에 따라 퍼지 분류의 성능이 크게 영향을 받는다는 문제점있다. 따라서 퍼지 규칙을 쉽게 이해하기 위해서는 가능한 퍼지 규칙의 수를 적게 유지하는 것이 필요하다.
본 논문에서는 효과적이며 이해하기 쉬운 퍼지 규칙을 생성하기 위해 기울기 강하법을 기반으로 하는 소속 함수 학습 방법을 제안한다. 에러율을 감소하기 위해 Penalty 연산과 Reward 연산을 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 관련 연구

3. PRC Learning과 퍼지 결정트리를 이용한 지식 추출

4. 실험 및 결과

5. 결론 및 향후 연구

6. 참고 문헌

참고문헌 (0)

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