Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.13
no.6
/
pp.655-660
/
2003
In general, Support Vector Machine has a good performance in binary classification, but it has the limitation on multi-pattern classification. So, we proposed an Import Vector Voting model for two or more labels classification. This model applied kernel bagging strategy to Import Vector Machine by Zhu. The proposed model used a voting strategy which averaged optimal kernel function from many kernel functions. In experiments, not only binary but multi-pattern classification problems, our proposed Import Vector Voting model showed good performance for given machine learning data.
Multi-sensor data fusion techniques combine evidences from multiple sensors in order to get more accurate and efficient meaningful information through several process levels that may not be possible from a single sensor alone. One of the most important parts in the data fusion system is the identification fusion, and it can be categorized into physical models, parametric classification and cognitive-based models, and parametric classification technique is usually used in multi-sensor data fusion system by its characteristic. In this paper, we propose a novel heuristic identification fusion method in which we adopt desirable properties from not only parametric classification technique but also cognitive-based models in order to meet the realtime processing requirements.
Support vector machines (SVMs), a machine learning technique, has been applied to not only binary classification problems such as bankruptcy prediction but also multi-class problems such as corporate credit ratings. However, in general, the performance of SVMs can be easily worse than the best alternative model to SVMs according to the selection of predictors, even though SVMs has the distinguishing feature of successfully classifying and predicting in a lot of dichotomous or multi-class problems. For overcoming the weakness of SVMs, this study has proposed an approach for selecting features for multi-class SVMs that utilize the impurity measures of classification trees. For the selection of the input features, we employed the C4.5 and CART algorithms, including the stepwise method of discriminant analysis, which is a well-known method for selecting features. We have built a multi-class SVMs model for credit rating using the above method and presented experimental results with data regarding S&P 500 companies.
This paper give further assessment on the original DoP-CPD classification scheme. This paper provides some additional comparative study on the DoP-CPD with H/A/alpha classifier in terms of multi look effects and classification performances. The statistics and multi looking effects of the DoP and CPD were analyzed with measured polarimetric SAR data. DoP-CPD is less sensitive to the number of averaging pixels than the entropy-alpha technique. A DoP-CPD diagram with appropriate boundaries between six different classes was then developed based on the data analysis. A polarimetric SAR image DoP-CPD classification technique is verified with C-band polarimetric RADARSAT-2 images.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
v.22
no.4
/
pp.101-110
/
2022
Histopathological analysis of biopsy specimens is still used for diagnosis and classifying the brain tumors today. The available procedures are intrusive, time consuming, and inclined to human error. To overcome these disadvantages, need of implementing a fully automated deep learning-based model to classify brain tumor into multiple classes. The proposed CNN model with an accuracy of 92.98 % for categorizing tumors into five classes such as normal tumor, glioma tumor, meningioma tumor, pituitary tumor, and metastatic tumor. Using the grid search optimization approach, all of the critical hyper parameters of suggested CNN framework were instantly assigned. Alex Net, Inception v3, Res Net -50, VGG -16, and Google - Net are all examples of cutting-edge CNN models that are compared to the suggested CNN model. Using huge, publicly available clinical datasets, satisfactory classification results were produced. Physicians and radiologists can use the suggested CNN model to confirm their first screening for brain tumor Multi-classification.
The explosive increase in the use of email has made to need email classification efficiently and accurately. Current work on the email classification method have mainly been focused on a binary classification that filters out spam-mails. This methods are based on Support Vector Machines, Bayesian classifiers, rule-based classifiers. Such supervised methods, in the sense that the user is required to manually describe the rules and keyword list that is used to recognize the relevant email. Other unsupervised method using clustering techniques for the multi-category classification is created a category labels from a set of incoming messages. In this paper, we propose a new automatic email multi-category classification method using NMF for automatic category label construction method and dynamic category hierarchy method for the reorganization of email messages in the category labels. The proposed method in this paper, a large number of emails are managed efficiently by classifying multi-category email automatically, email messages in their category are reorganized for enhancing accuracy whenever users want to classify all their email messages.
Three new classification methods for multi temporal images are proposed. They are named as a likelihood addition method, a likelihood majority method and a Dempster-Shafer's rule method. Basic strategies using these methods are to calculate likelihoods for each temporal data and to combine obtained likelihoods for final classification. These three methods use different combining algorithms. From classification experiments, following results were obtained. The method based on Dempster-Shafer's rule of combination showed about 12% improvement of classification accuracies compared to a conventional method. This method needed about 16% more processing times than that of a conventional method. The other two proposed method showed 1% to 5% increase of classification accuracies. However processing times of these two proposed method showed 1% to 5% increase of classification accuracies. However processing times of these two methods are almost the same with that of a conventional method. Among the newly proposed three methods, the Dempster-Shafer's rule method showed the highest classification accuracies with more processing time than those of other methods.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
/
v.42
no.3
s.303
/
pp.115-120
/
2005
In this paper, we propose a new robust content-based musical genre classification algorithm using multi-feature clustering(MFC) method. In contrast to previous works, this paper focuses on two practical issues of the system dependency problem on different input query patterns(or portions) and input query lengths which causes serious uncertainty of the system performance. In order to solve these problems, a new approach called multi-feature clustering(MFC) based on k-means clustering is proposed. To verify the performance of the proposed method, several excerpts with variable duration were extracted from every other position in a queried music file. Effectiveness of the system with MFC and without MFC is compared in terms of the classification accuracy. It is demonstrated that the use of MFC significantly improves the system stability of musical genre classification performance with higher accuracy rate.
The objective of this research was to investigate the optimal land cover classification algorithm for the monitoring of North Korea with MODIS multi-temporal data based on monthly phenological characteristics. Three frequently used land cover classification algorithms, ISODATA1), SMA2), and SOM3) were employed for this study; the land cover categories were forest, grass, agricultural, wetland, barren, built-up, and water body. The outcomes of the study can be summarized as follows. First, the overall classification accuracy of ISODATA, SMA, and SOM was 69.03%, 64.28%, and 73.57%, respectively. Second, ISODATA and SMA resulted in a higher classification accuracy of forest and agricultural categories, but SOM performed better for the built-up area, bare soil, grassland, and water. A possible explanation for this difference would be related to the difference of sensitivity against the vegetation activity. This would be related to the capability of SOM to express all of their values without any loss of data by maintaining the topology between pixels of primitive data after classification, while ISODATA and SMA retain limited amount of data after normalization process. Third, we can conclude that SOM is the best algorithm for monitoring the land cover change of North Korea.
As to the synthetical estimation of land covering parameters or the compounded land covering classification for multi-resolution satellite data, former researches mainly adopted linear or nonlinear regression models to describe the regression relationship of land covering parameters caused by the degradation of spatial resolution, in order to improve the retrieval accuracy of global land covering parameters based on 1;he lower resolution satellite data. However, these methods can't authentically represent the complementary characteristics of spatial resolutions among different satellite data at arithmetic level. To resolve the problem above, a new compounded land covering classification method at arithmetic level for multi-resolution satellite data is proposed in this .paper. Firstly, on the basis of unsupervised clustering analysis of the higher resolution satellite data, the likelihood distribution scatterplot of each cover type is obtained according to multiple-to-single spatial correspondence between the higher and lower resolution satellite data in some local test regions, then Parzen window approach is adopted to derive the real likelihood functions from the scatterplots, and finally the likelihood functions are extended from the local test regions to the full covering area of the lower resolution satellite data and the global covering area of the lower resolution satellite is classified under the maximum likelihood rule. Some experimental results indicate that this proposed compounded method can improve the classification accuracy of large-scale lower resolution satellite data with the support of some local-area higher resolution satellite data.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.