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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 436 - 442 (7page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2021.31.5.436
이용수
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본 논문에서는 Elastic Net을 이용한 RBFNN 분류기의 설계를 비교 연구한다. Elastic Net은 변수 선택이 데이터에 너무 의존해 불안정할 수 있다는 LASSO를 비판한 결과로 등장했다. 그러나 Ridge는 변수 선택을 하지 않으며 최종 모델에서 사용 가능한 모든 변수가 유지된다. 해결책은 Ridge와 LASSO의 페널티 항을 결합하여 두 regression의 장점을 최대한 활용하는 것이다. 이는 Elastic Net이 두 페널티의 균형을 유지하므로 이러한 문제에서 둘 중 하나의 페널티항만 있는 모델보다 더 나은 성능을 얻을 수 있다. 기존 RBFNN 분류기와 본 논문에서 제안한 분류기의 분류율을 비교하여 성능의 우수성을 입증하였다. 데이터 가공 상태에 따라 3가지 케이스로 나누어 비교하였다. 첫 번째는 전체 입력변수를 99개로 줄인 데이터이다. 두 번째는 재질별 화학적 피크치를 설정해 입력변수를 99개로 만든 데이터이다. 세 번째는 두 번째 데이터를 33개로 줄인 데이터이다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
3. 시뮬레이션 및 결과 고찰
4. 결론
References
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
S. Lee, “Current Status of Plastic Recycling in Korea,” Journal of the Korean Institute of Resources Recycling, vol. 28, no. 6, pp. 3–8, Dec. 2019.
Seung-Joo Lee, “Big Data Analysis Using Principal Component Analysis,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 25, no. 6, pp. 592-599, 2015.12.
Jonathon K. Parker, and Lawrence O. Hall, “Accelerating Fuzzy-C Means Using an Estimated Subsample Size,” IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 22, no. 5, pp. 1229-1244, October 2014.
E.-H. Kim, C.-S. Song, S.-K. Oh and H.-K. Kim, “Structural Design of Optimized Interval Type-2 FCM Based RBFNN : Focused on Modeling and Pattern classifier,” The Transactions of the KIEE, vol. 66, no. 4, pp. 692-700, 2017
Jong-Soo Bae, Wook-Dong Kim, Sung-Kwun Oh, Hyun-Ki Kim, “Automatic Classification of Black Plastics Using RBFNN and Raman Spectroscopy,” Information and Control symposium, pp. 154-155, 2016. 4.
Seung-Joo Lee, “Big Data Analysis Using Principal Component Analysis,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 25, no. 6, pp. 592-599, 2015.12.
Jonathon K. Parker, and Lawrence O. Hall, “Accelerating Fuzzy-C Means Using an Estimated Subsample Size,” IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 22, no. 5, pp. 1229-1244, October 2014.
E.-H. Kim, C.-S. Song, S.-K. Oh and H.-K. Kim, “Structural Design of Optimized Interval Type-2 FCM Based RBFNN : Focused on Modeling and Pattern classifier,” The Transactions of the KIEE, vol. 66, no. 4, pp. 692-700, 2017
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