• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.101-108
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• 2010

본 논문에서는 퍼지 k-NN과 reconstruction error에 기반을 둔 feature selection을 이용한 lazy 분류기 설계를 제안하였다. Reconstruction error는 locally linear reconstruction의 평가 지수이다. 새로운 입력이 주어지면, 퍼지 k-NN은 local 분류기가 유효한 로컬 영역을 정의하고, 로컬 영역 안에 포함된 데이터 패턴에 하중 값을 할당한다. 로컬 영역과 하중 값을 정의한 우에, feature space의 차원을 감소시키기 위하여 feature selection이 수행된다. Reconstruction error 관점에서 우수한 성능을 가진 여러 개의 feature들이 선택 되어 지면, 다항식의 일종인 분류기가 하중 최소자승법에 의해 결정된다. 실험 결과는 기존의 분류기인 standard neural networks, support vector machine, linear discriminant analysis, and C4.5 trees와 비교 결과를 보인다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.761-765
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• 2010

This paper presents the design of optimal fuzzy classifier for human detection by using genetic algorithms, one of the best-known meta-heuristic search methods. For this purpose, encoding scheme to search the optimal sequential intersection points between adjacent fuzzy membership functions is originally presented for the fuzzy classifier design for HOG (Histograms of Oriented Gradient) descriptors. The intersection points are sequentially encoded in the proposed encoding scheme to reduce the redundancy of search space occurred in the combinational problem. Furthermore, the fitness function is modified with the true-positive and true-negative of the confusion matrix instead of the total success rate. Experimental results show that the two proposed approaches give superior performance in HOG datasets.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.549-554
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• 2008

Support Vector Machine(SVM)은 통계적 학습 이론에 기반을 둔 분류기이다. 또한 Twin Support Vector Machine(TWSVM)은 이진 SVM 분류기의 한 종류로써, 서로 관련된 두 개의 SVM 유형 문제를 통해 평행하지 않은 두개의 평면을 결정하고 이 두 평면을 통해 분류기를 완성하는 방식이다. 이러한 방식의 TWSVM은 학습 시간이 SVM에 비해 훨씬 짧으며, SVM과 비교하여 떨어지지 않는 성능을 보여준다. 본 논문은 분류기 입력에 Fuzzy Membership을 적용하는 방식의 TWSVM을 제안하고, 전리층 레이더 데이터를 이용한 실험을 통하여 기존에 세시 되었던 분류기와 비교한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.250-255
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• 2000

This paper is concerning off-line signature verification using a density function which is obtained by convolving the signature image with twelve-directional 5$\times$5 gradient masks and the weighted fuzzy mean classifier. The twelve-directional density function based on Nevatia-Babu template gradient is related to the overall shape of a signature image and thus, utilized as a feature set. The weighted fuzzy mean classifier with the reference feature vectors extracted from only genuine signature samples is evaluated for the verification of freehand forgeries. The experimental results show that the proposed system can classify a signature whether genuine or forged with more than 98% overall accuracy even without any knowledge of vaned freehand forgeries.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.709-714
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• 2002

This paper discussed and analyzed results of different classification algorithms for land use classification in arid and semiarid areas using CBERS-1 image, which in case of our study is Shihezi Municipality, Xinjiang Province. Three types of classifiers are included in our experiment, including the Maximum Likelihood classifier, BP neural network classifier and Fuzzy-ARTMAP neural network classifier. The classification results showed that the classification accuracy of Fuzzy-ARTMAP was the best among three classifiers, increased by 10.69% and 6.84% than Maximum likelihood and BP neural network, respectively. Meanwhile, the result also confirmed the practicability of CBERS-1 image in land use survey.

• 전기학회논문지
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• 제62권4호
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• pp.544-553
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• 2013

In this paper, we propose the pattern classifier of Radial Basis Function Neural Networks(RBFNNs) for diagnosis of 3-phase partial discharge. Conventional methods map the partial discharge/noise data on 3-PARD map, and decide whether the partial discharge occurs or not from 3-phase or neutral point. However, it is decided based on his own subjective knowledge of skilled experter. In order to solve these problems, the mapping of data as well as the classification of phases are considered by using the general 3-PARD map and PA method, and the identification of phases occurring partial discharge/noise discharge is done. In the sequel, the type of partial discharge occurring on arbitrary random phase is classified and identified by fuzzy clustering-based polynomial Radial Basis Function Neural Networks(RBFNN) classifier. And by identifying the learning rate, momentum coefficient, and fuzzification coefficient of FCM fuzzy clustering with the aid of PSO algorithm, the RBFNN classifier is optimized. The virtual simulated data and the experimental data acquired from practical field are used for performance estimation of 3-phase partial discharge pattern classifier.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.252-259
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• 2000

본 논문에서는 영상의 에지 검출을 수행하기 위한 퍼지 규칙을 학습하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법을 퍼지 논리의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부와 행동부는 퍼지 규칙에서위 전건부와 후건부와 같은 것이 된다 퍼지 규칙을 진화에 의해 획득하는 방법론으로는 크게 미시간 접근법과 피츠 접근법이 있으며, 본 논문에서는 미시간 방법의 퍼지 분류자 시스템을 사용한다. 미시간 접근방법은 하나의 퍼지 IF-THEN 규칙이 진화연산의 직접적인 진화 대상이 되는 하나의 개체로 코드화된다. 또한 퍼지 분류자 시스템은 유전 알고리즘을 사용하여 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 영상 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 인식과 구분ㅇ르 수행하기 위한 전처리 단계에 해당하는 에지 검출에 적용하여 그 유효성을 검증한다. 즉, 영상엣 한 픽셀이 이웃하는 픽셀들의 평균 그렝 레벨의 차리를 퍼지 집합으로 표현하고 퍼지 IF-THEN 규칙을 사용하여 에지를 검출하고, 이것을 Sobel 에지 검출방법으로 얻어진 결과와 비교하여 에지 검출에 사용된 규칙의 유용성을 판단한다.

• 전기학회논문지
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• 제64권1호
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• pp.113-120
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• 2015

In this paper, we propose a feature extraction method using the stacked autoencoders which consist of restricted Boltzmann machines. The stacked autoencoders is a sort of deep networks. Restricted Boltzmann machines (RBMs) are probabilistic graphical models that can be interpreted as stochastic neural networks. In terms of pattern classification problem, the feature extraction is a key issue. We use the stacked autoencoders networks to extract new features which have a good influence on the improvement of the classification performance. After feature extraction, fuzzy k-nearest neighbors algorithm is used for a classifier which classifies the new extracted data set. To evaluate the classification ability of the proposed pattern classifier, we make some experiments with several machine learning data sets.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권4호
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• pp.383-386
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• 2010

Pattern classification is one of the most important topics for machine learning research fields. However incomplete data appear frequently in real world problems and also show low learning rate in classification models. There have been many researches for handling such incomplete data, but most of the researches are focusing on training stages. In this paper, we proposed two classification methods for incomplete data using triangular shaped fuzzy membership functions. In the proposed methods, missing data in incomplete feature vectors are inferred, learned and applied to the proposed classifier using triangular shaped fuzzy membership functions. In the experiment, we verified that the proposed methods show higher classification rate than a conventional method.

• 전기전자학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.190-200
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• 2001

본 논문은 용접이상을 검출하기 위한 특징벡터의 선택과 퍼지 기술을 사용한 용접이상 분류기의 설계 및 구현에 관한 것이다. 용접이상 특징 벡터로써 시간 영역에서 절대적분치, 영교차수를, 주파수 영역에서 파워 스펙트럼 계수를, 두 영역 모두를 고려하여 히스토그램을 비교하였다. 그래프 분석에 의하여 특징벡터로서 히스토그램을 선택하였고, 상대 히스토그램의 최대 빈도수와 대응 구간 값이 정상 용접과 용입불량을 구분하는 데 가장 유효하다는 것을 발견하였다. 이 특징 벡터를 사용하여 퍼지 용접이상 분류기를 구현하였고, 695개의 용접 데이터 프레임에 대하여 시험하여 정분류율이 92.96%을 보여, 그 유효성을 입증하였다. 실험실에서의 결과로써 실제적인 산업용 레이저 용접 검사기로써 상대적 히스토그램을 이용한 퍼지 용접이상 분류기가 효과적임을 알 수 있다.