표제지
요약
목차
I. 서론 12
1.1. 연구 배경 및 목적 12
1.2. 연구 내용 13
II. 관련 연구 16
2.1. 웨이블릿 변환 16
2.2. 퍼지 신경망 시스템 19
2.2.1. 퍼지 시스템 19
2.2.2. 신경망 22
2.2.3. 퍼지 신경망 24
2.2.4. 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 29
2.3. 정규분포 40
2.4. 맥니마 검정 42
III. 분류 성능 향상을 위한 인스턴스 선택 44
3.1. 가중 퍼지소속함수의 경계합에서의 가중 평균 역퍼지화 46
3.2. 가중 평균 역퍼지화 값의 정규분포 47
3.3. 정규분포의 신뢰구간 기반의 인스턴스 선택 49
IV. 성능 평가 및 분석 53
4.1. 벤치마킹된 데이터를 이용한 성능 평가 및 분석 53
4.1.1. 실험 데이터 53
4.1.2. 최소 특징 선택 54
4.1.3. 인스턴스 선택 55
4.1.4. 성능 평가 및 분석 56
4.2. 사례 연구를 이용한 성능 평가 및 분석 56
4.2.1. 실험 데이터 56
4.2.1.1. 파킨슨병 56
4.2.1.2. 주식 59
4.2.2. 전처리 과정 59
4.2.2.1. 파킨슨병 59
4.2.2.2. 주식 60
4.2.3. 최소 특징 선택 61
4.2.4. 인스턴스 선택 62
4.2.5. 성능 평가 및 분석 63
4.3. 통계학적 검정을 이용한 성능 평가 및 분석 64
V. 결론 68
참고문헌 71
ABSTRACT 80
표 2.1. 짝진 범주형 자료의 분할표 43
표 4.1. 성능 평가를 위해 사용한 인스턴스의 개수(Credit Approval) 55
표 4.2. 성능 평가를 위해 사용한 인스턴스의 개수(Heart Disease) 55
표 4.3. 인스턴스 선택과 특징 선택의 성능 비교 56
표 4.4. 측정되는 데이터 집합에 대한 설명 58
표 4.5. 족압 데이터를 이용한 특징 추출 방법 59
표 4.6. 파킨슨병 분류에 사용한 실험군 60
표 4.7. 39개의 특징과 최종 선택된 2개의 특징(√) 62
표 4.8. 성능 평가를 위해 사용한 인스턴스의 개수(파킨슨병) 63
표 4.9. 성능 평가를 위해 사용한 인스턴스의 개수(주식) 63
표 4.10. 인스턴스 선택과 특징 선택의 성능 비교 64
표 4.11. 짝진 범주형 자료의 분할표(Credit Approval) 65
표 4.12. 짝진 범주형 자료의 분할표(Heart Disease) 66
표 4.13. 짝진 범주형 자료의 분할표(파킨슨병) 66
표 4.14. 짝진 범주형 자료의 분할표(주식) 66
표 4.15. 맥니마 검정에 의한 유의확률 67
그림 2.1. 신호처리 과정 16
그림 2.2. 웨이블릿 변환 18
그림 2.3. 신호의 다중 해상도 분석 과정 19
그림 2.4. 일반적인 퍼지추론 메카니즘 20
그림 2.5. 가중 평균 역퍼지화의 예 22
그림 2.6. 다층신경망 구조 23
그림 2.7. Fuzzy ARTMAP 구조 26
그림 2.8. Type-3 ANFIS 퍼지추론 28
그림 2.9. 가중 퍼지소속함수 기반 신경망의 구조 30
그림 2.10. Bl의 i 번째 퍼지집합 (3개 가중 퍼지소속함수)(이미지참조) 32
그림 2.11. 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 알고리즘 33
그림 2.12. Bli의 Adjust(Bl) 연산 전후의 예(이미지참조) 34
그림 2.13. 3개 가중 퍼지소속함수의 경계합의 예 36
그림 2.14. 가중 퍼지소속함수의 경계합(BSWFM)의 예 38
그림 2.15. 좋은 특징과 나쁜 특징의 예 38
그림 2.16. 비중복면적 분산측정법 기반의 나쁜 특징의 누적 횟수의 예 39
그림 2.17. 비중복면적 분산측정법 알고리즘 40
그림 2.18. 정규분포의 확률밀도함수 41
그림 3.1. 인스턴스 선택을 이용한 NEWFM의 구조 44
그림 3.2. 확장된 NEWFM에서의 특징 선택과 인스턴스 알고리즘 45
그림 3.3. BSWFM에서 가중 평균 역퍼지화의 예 46
그림 3.4. BSWFM에서 가중 평균 역퍼지화 값을 구하는 예 47
그림 3.5. 가중 평균 역퍼지화 값의 정규분포 48
그림 3.6. 1단계에서의 분류 테스트 과정 49
그림 3.7. 정규분포에서 인스턴스 구간을 선택하는 예 50
그림 3.8. 구간 안에 있는 가중 평균 역퍼지화 값 51
그림 3.9. 2단계에서의 분류 테스트 과정 52
그림 3.10. 인스턴스 선택 알고리즘 52
그림 4.1. 발바닥의 센서를 통하여 수집되는 압력 57
그림 4.2. 족압 데이터 구조 (n은 입력되는 순서) 58