• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.303-306
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• 2001

패턴 인식에서 선형 분류 가능한 경계면을 찾아 패턴을 분류하는 방법 중 가장 기본적인 방법은 퍼셉트론이라고 볼 수 있다. 하지만 선형 분류 불가능한 패턴에 대해서는 유용한 결과를 보여주지 못하였다. 먼저 제안된 퍼지 퍼셉트론은 베타영역 설정에 의해 수렴하지 못하는 특성을 보완하였다. 그러나 패턴의 순수한 전형성을 고려해 주지 못하는 단점이 있다. 이에 Crisp의 선형분류 특성과 퍼지의. 수렴특성을 합성하고자 Possibilistic 퍼셉트론을 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.14-18
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• 2002

패턴 인식에서 선형분류가능한 경계면을 찾아 패턴을 분류하는 방법 중 가장 기본적인 방법은 퍼셉트론이라고 볼 수 있다. 하지만 선형분류불가능한 패턴에 대해서는 유용한 결과를 보여주지 못하였다. 먼저 제안된 퍼지 퍼셉트론은 베타영역 설정에 의해 수렴하지 못하는 특성을 보완하였다. 그러나 패턴의 순수한 전형성을 고려해 주지 못하는 단점이 있다. 이에 Crisp의 선형분류 특성과 퍼지의 수렴특성을 합성하고자 Possibilistic 퍼셉트론을 제시한다.