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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제28권 제4호
발행연도
2001.12
수록면
545 - 557 (13page)

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본 논문에서는 저장 데이타베이스의 정보 시스템을 정제하여 이해 가능한 정보로 전환하고 새로운 객체를 근사 추론할 수 있도록 하기 위해 러프 소속 함수 값의 개념을 도입한 계층적 근사 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 근사 추론의 한 방법인 퍼지 추론 방법의 언어적 불확실성을 속성의 퍼지 소속 함수 값으로 나타내고 조건 속성의 소속 함수 값의 합성에 의해 근사 추론하는 방법을 이용하였으며 퍼지 소속 함수 값 대신에 러프 소속 함수 값을 이용하도록 제안하였다. 이는 퍼지 소속 함수 값을 이용하여 퍼지 규칙을 생성하는 과정을 생략할 수 있는 장점이 있다. 또한 정보 시스템 내의 속성 중에서 수치 속성에 대한 이산화 방법을 연구하고 이것 또한 러프 소속 함수 값과 정보이론의 무질서도의 개념을 이용한 수치 속성의 이산화를 제안하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 패턴 분류 문제에 표준적으로 사용되는 IRIS 데이타에 대한 실험결과 96%-98%의 분류율을 나타냈으며 다른 실험 데이타에서도 기존 알고리즘과 비교하여 수치 이산화나 근사 추론 모두 우수함을 보였다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 러프 집합

3. 수치 속성의 일반화

4. 러프 소속 함수 값에 의한 구간 이산화

5. 계층적 데이타 근사 추론 방법

6. 실험 결과

7. 결론 및 향후 연구 방향

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