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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 86 - 92 (7page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2022.32.1.86
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본 논문에서는 정보이득과 퍼지 엔트로피를 결합한 특징선택 방법을 제안하고, 이를 퍼지 클러스터링기반 신경회로망의 차원축소 기능으로 사용하는 설계 방법론을 제안한다. 정보이득은 엔트로피를 이용하여 각 변수의 불확실성을 측정하며 퍼지 엔트로피는 멤버쉽 값을 이용하여 데이터의 분포를 측정한다. 따라서 두 개의 정보를 동시에 고려하여 불확실성이 낮고 데이터의 분포가 클래스에 밀집한 변수들을 선택한다. 퍼지 클러스터링 신경회로망은 은닉층이 퍼지 클러스터링으로 학습된다. 또한 퍼지 클러스터링에서 구한 중심점과 데이터사이의 소속정도를 은닉층의 출력으로 사용한다. 은닉층과 출력층사이의 연결가중치는 선형 식으로 구성되며 LSE 기반 학습에 의해 훈련된다. 대표적인 머신 러닝 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 퍼지 분류기와 기존 분류기의 성능을 비교하여 제안된 설계 방법론의 우수성을 보여준다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 정보이득 및 퍼지 엔트로피를 이용한 특징선택 방법
3. 퍼지 클러스터링기반 신경회로망 구조
4. 차원축소를 적용한 퍼지 클러스터링기반 신경회로망 설계 과정
5. 시뮬레이션 및 결과
6. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
J. CCzar L. Ossa and J. A. GCmez, “TSK-0 fuzzy rule-based systems for high-dimensional problems using the apriori principle for rule generation,” International Conference on Rough Sets and Current Trends in Computing, 2014 (RSCTC 2014), Granada and Madrid, Spain, pp. 270-279, July. 2014.
S. PClsterl, S. Conjeti, N. Navab, A. Katouzian, “Survival analysis for high-dimensional, heterogeneous medical data: exploring feature extraction as an alternative to feature selection,” Artif. Intell. Med., vol. 72, pp. 1-11, 2016.
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D. Araujo, A. D. Neto, A. Martins, and J. Melo, “Comparative study on dimension reduction tech niques for cluster analysis of microarray data,” The 2011 International Joint Conference on Neural Networks, San Jose, CA, USA, pp. 1835-1842, Oct. 2011.
I. T. Jolliffe, Principal Component Analysis, Springer, 1986.
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