• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.871-875
• /
• 2008

본 논문은 개체 변환 유전자 알고리즘을 (GAVaPS) 이용하여 k-nearest neighbor (k-NN) 분류기에서 사용되는 특징들을 선정하는 방법을 제시한다. 우리는 다수의 k-NN 분류기들을 사용하기 때문에 사용되는 특징들을 선정하는 문제는 매우 탐색 영역이 크고 해결하기 어려운 문제이다. 따라서 우리는 효과적인 특징득의 선정을 위해 일반적인 유전자 알고리즘 (GA) 보다 효율적이라고 알려진 개체군 변환 유전자 알고리즘을 사용한다. 또한 다수 k-NN 분류기를 개체군 변환 유전자 알고리즘으로 효과적으로 결합하는 방법을 제시한다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 여러 실험을 통해 보여준다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.96-100
• /
• 2010

This paper proposes novel genetic design of optimal classifier ensemble for vehicle detection using Genetic Algorithm with Varying Population Size (GAVaPS). Recently, many classifiers are used in classifier ensemble to deal with tremendous amounts of data. However the problem has a exponential large search space due to the increasing the number of classifier pool. To solve this problem, we employ the GAVaPS which outperforms comparison with simple genetic algorithm (SGA). Experiments are performed to demonstrate the efficiency of the proposed method.