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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
노석범 (Seokyeong University) 오성권 (University of Suwon)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제73권 제8호
발행연도
2024.8
수록면
1,429 - 1,436 (8page)
DOI
10.5370/KIEE.2024.73.8.1429

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In this study, we introduce an ensemble model that leverages a radial basis function neural network as the base model to enhance the classification performance of a pattern classifier. While existing ensemble models use the majority vote technique for aggregation, we proposes a new aggregation method that combines a simple linear function and a softmax function, using the outputs of the base model as input variables. This aggregation approach linearly combines the class prediction probabilities from each base model to calculate the class-specific probability for the ensemble model. To evaluate the performance of the proposed pattern classifier, we used 14 datasets to optimize the parameters of the linear function and compared the performance with existing pattern classifiers. Our method achieved better results on 10 out of the 14 datasets compared to other pattern classifiers. Additionally, when compared with a recently reported ensemble model, our method also demonstrated superior performance.

목차

Abstract
1. 서론
2. 방상형 기저함수 신경회로망 (Radial Basis Function Neural Networks)
3. 방사형 기저함수 신경회로망 기반 앙상블 모델
4. 가중결합 방사형 기저함수 신경회로망 앙상블 모델
5. 실험 및 결과고찰
6. 결론
References

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