한국정보통신학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference)

한국정보통신학회 (The Korea Institute of Information and Commucation Engineering)
권호 표지

퍼지 분류기를 위한 통계적 정보 기반의 퍼지 함수 설정 기법

Creation Methods of Fuzzy Membership Functions Based on Statistical Information for Fuzzy Classifier

  • 신상호 (동의대학교 디지털미디어공학과) ;
  • 한수환 (동의대학교 멀티미디어공학과) ;
  • 우영운 (동의대학교 멀티미디어공학과)
  • Shin, Sang-Ho (Dept. of DIgital Media Engineering, Dong-Eui University) ;
  • Han, Soowhan (Dept. of Multimedia Engineering, Dong-Eui University) ;
  • Woo, Young Woon (Dept. of Multimedia Engineering, Dong-Eui University)
  • 발행 : 2009.05.29
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초록

패턴 인식에서 분류기 모형으로 많이 사용되는 퍼지 분류기는 퍼지 소속 함수를 적절히 설정함으로써 보다 향상된 분류 성능을 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 일반적으로 함수 설정은 인식문제 분야의 특성이나 해당 전문가의 지식과 주관적 경험을 기반으로 설정되므로 설정된 소속도 함수의 일관성과 객관성을 보장하기가 어려운 문제점을 갖고 있다. 따라서 이 논문에서는 퍼지 분류기의 소속도 함수를 설정하기 위한 객관적 기준을 제시하기 위하여 특징값들 간의 통계적 정보를 이용한 소속도 함수 설정 기법들을 제안하였다. 제안한 기법들을 이용하여 UCI machine learning repository 사이트에서 제공되는 표준 데이터 중에 Iris 데이터 세트를 이용하여 실험하고 그 결과를 비교, 분석하였다.

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