Proceedings of the KIEE Conference (대한전기학회:학술대회논문집)

The Korean Institute of Electrical Engineers (대한전기학회)
권호 표지

Process Data Classification Using Backpropagation Neural Network and Statistical Processing

역전파 신경망과 통계적 처리를 이용한 공정 데이터 분류

  • 김성모 (세종대학교 전자공학과) ;
  • 김병환 (세종대학교 전자공학과)
  • Published : 2002.07.10
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Abstract

역전파 신경망과 데이터분포 특징을 고려한 새로운 알고리즘을 개발하였으며, 이를 플라즈마 데이터의 분류에 응용하였다. 데이터 분포는 통계적인 평균치와 표준편차를 이용하여 특징지었으며, 바이어스인자를 이용하여 9 종류의 데이터를 발생하였다. 각 데이터에 대하여 은닉층의 뉴런수를 변화시키며, 바이어스와 뉴런수에 따른 모델성능을 평균학습시간 (ATT), 평균예측정확도 (APA), 최적예측정확도 (BPA), 그리고 분류정확도 (CA) 측면에서 세분하여 분석하였다. ATT와 APA에 대해서는 최적화된 학습인자와 데이터 분류인자가 일치하였고, BPA와 CA는 일치하지 않았다. 두 인자간의 상호작용을 동시에 최적화함으로써 완전 분류를 달성하였다.

Keywords