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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제17권 제4호
발행연도
2007.8
수록면
460 - 465 (6page)

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본 논문에서는 규칙의 커플링 문제를 최소화하기 위해 주어진 데이터의 통계적 특성과 퍼지-러프집합을 기반으로 한 새로운 패턴분류 방법을 제안한다. 제안한 방법 하에서 주어진 데이터의 통계적 특성은 입력부 퍼지집합의 파티션 개수를 결정하고, 생성된 규칙의 커플링문제를 최소화하기 위한 선택기준으로 사용하였다. 또한 러프집합은 수치적인 데이터로부터 생성된 규칙들 간의 불필요한 속성들을 제거하기 위한 도구로서 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 Fisher의 IRIS 데이터를 사용하여 기존의 패턴분류 방법과 분류 정확도를 비교하였다. 실험결과, 제안한 방법이 기존의 학습에 의한 방법들보다 비교적 좋은 성능을 가진다는 것을 알 수 있었다.
#규칙의 커플링 #패턴분류 #퍼지-파티션 #규칙생성 #규칙감축 #Coupling of Rules #Pattern Classification #Fuzzy-Partition #Rule Generation #Rule Reduction

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 기존의 패턴분류 방법
3. 퍼지-러프 분류방법
4. 실험결과 및 검토
5. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (15)

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1. [학술지(정기간행물)] - H. Ishibuchi / 2001 / Effective of Rule Weights in Fuzzy Rule-Based Classification Systems 9 (4) : 506 ~ 516 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - D. Nauck / 1996 / Generating Classification Rules with the Neuro-Fuzzy System NEFCLASS : 19 ~ 22 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - S. Abe / 1996 / Tuning of a Fuzzy Classifier Derived from Data 14 : 1 ~ 24 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - J-S.R. Jang / 1993 / ANFIS : Adaptive Network Based Fuzzy Inference Systems 23 (3) : 665 ~ 685 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - S.M. Nozaki / 1996 / Adaptive Fuzzy Rule Based Classification Systems 4 (3) : 238 ~ 250 google schola

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