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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
노석범 (Joongbu University) 이동윤 (Joongbu University)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제10권 제6호
발행연도
2017.12
수록면
594 - 600 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (18)

2021

부분 방전 패턴 분류를 위한 랜덤 포레스트 기반 feature selection 기법을 적용한 방사형 기저함수 신경회로망 패턴 분류기 설계 및 응용
노석범 ,  오성권 ,  김영일 한국지능시스템학회 논문지 2021.12 학술저널
Margin-Maximization을 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 설계
노석범 ,  오성권 ,  류병건 정보 및 제어 논문집 2021.10 학술대회자료
Margin-Maximization을 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 설계
노석범 ,  오성권 ,  류병건 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.10 학술대회자료
Weighted Fuzzy C-Means Clustering을 이용한 입력 공간 분석에 기반한 방사형 기저함수 신경회로망 설계
노석범 ,  오성권 ,  김영일 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.07 학술대회자료
ELM기반 Auto-encoder를 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 패턴분류기 설계
노석범 ,  김영일 ,  오성권 정보 및 제어 논문집 2021.04 학술대회자료
ELM기반 Auto-encoder를 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 패턴분류기 설계
노석범 ,  김영일 ,  오성권 대한전기학회 워크샵 2021.04 학술대회자료

2020

Expectation Maximization 학습을 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 설계
노석범 ,  오성권 한국지능시스템학회 논문지 2020.02 학술저널

2019

ε-둔감도 학습방법을 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 설계
노석범 ,  서기성 ,  오성권 정보 및 제어 논문집 2019.10 학술대회자료

2018

입자군집 최적화를 이용한 SVM 기반 다항식 뉴럴 네트워크 분류기 설계
노석범 ,  오성권 전기학회논문지 2018.08 학술저널

2017

주성분 분석법을 이용한 회귀다항식 기반 모델 및 패턴 분류기 설계
노석범 ,  이동윤 한국정보전자통신기술학회 논문지 2017.12 학술저널
SVM 기반 다항식 뉴럴 네트워크 분류기 설계
노석범 ,  김영일 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2017.07 학술대회자료

2016

차분 진화를 이용한 다항식 신경회로망 기반 패턴 분류기 최적화
노석범 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2016.07 학술대회자료

2014

퍼지 결합 다항식 뉴럴 네트워크 기반 패턴 분류기 설계
노석범 ,  장경원 ,  안태천 전기학회논문지 2014.04 학술저널

2013

Particle Swarm Optimization을 이용한 다항식 뉴럴 네트워크 기반 패턴 분류기 설계
노석범 ,  장경원 ,  황국연 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2013.07 학술대회자료
퍼지 결합 다항식 뉴럴 네트워크 기반 패턴 분류기 설계
노석범 ,  장경원 ,  황국연 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2013.07 학술대회자료

2011

k-Nearest Neighbor 분류기를 위한 Particle Swarm Optimization을 이용한 Dissimilarity 공간 최적화
노석범 ,  송문규 대한전자공학회 학술대회 2011.11 학술대회자료

2004

Evolutionary Data Granulation 기반으로한 퍼지 집합 다항식 뉴럴 네트워크에 관한연구
노석범 ,  안태천 ,  오성권 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2004.10 학술대회자료
유전론적 최적 자기구성 퍼지 집합 기반 다항식 뉴럴네트워크
노석범 ,  오성권 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2004.04 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 매우 높은 차원을 가진 데이터에서 의미 있는 특징 벡터 추출하여 입력 공간의 차원을 줄이기 위하여 주성분 분석법을 사용하였다. 주성분 분석법을 이용하여 축소된 차원을 가진 입력 데이터를 이용하여 회귀 다항식의 입력벡터로 사용하는 모델과 패턴 분류기의 설계 방법을 제안하였다. 제안된 모델 및 패턴 분류기는 매우 단순한 구조를 가진 회귀다항식을 기반으로 설계하여 모델 및 패턴 분류기의 과적합 문제를 해결 하고자 하였다. 제안된 설계방법을 적용하여 설계된 모델과 패턴 분류기의 성능을 비교 및 평가하기 위하여, 다양한 기계 학습 데이터 집합을 사용하였다.
#Dimension Reduction #Feature Extraction #Pattern Classification #Prediction Model #Principal Component Analysis

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
REFERENCES

참고문헌 (8)

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[학술지(정기간행물)] - 성진택 / 2017 / 딥러닝 기술을 활용한 압축센싱 신호 복원방법 분석 / 한국정보전자통신기술학회 논문지 10 (4) : 257 ~ 267 dbpia [학술지(정기간행물)] - I. -H. Lee / 2010 / Shape from focus algorithm with optimization of focus measure for cell image / The Korea Institute of Information & Electronic Communication Technology 3 : 8 ~ 13 google schola [학술지(정기간행물)] - 정은희 / 2016 / SVM과 협업적 필터링 기법을 이용한 소비자 맞춤형 시장 분석 기법 설계 / 한국정보전자통신기술학회 논문지 9 (6) : 609 ~ 616 dbpia [학술지(정기간행물)] - 손지훈 / 2017 / 유사 가버 특징에 기반한 텍스쳐 분류 / 한국정보전자통신기술학회 논문지 10 (2) : 147 ~ 153 dbpia [학술지(정기간행물)] - G. B. Hwang / 2006 / Extreme learning machine : theory and applications / Neurocomputing 70 : 489 ~ 501 google schola

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