D1-MACA 기반의 두 클래스 패턴 분류기

• 영문명: D1-MACA based Two-Class Pattern Classifier
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 황윤희(Yoon-hee Hwang) 최언숙(Un-sook Choi) 조성진(Sung-jin Cho)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제3권 제4호, 254~259쪽, 전체 6쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2008.08.30

국문 초록

이 논문에서는 주어진 패턴 집합을 두 개의 분할된 클래스로 분류하는 분류기로써 D1-MACA (Depth 1 Multiple Attractor Cellular Automata)를 제안한다. 이 때 메모리량을 최소화 할 수 있는 방법으로 attractor의 수가 2개 되게 D1-MACA를 구성할 수 있는 패턴 집합의 조건을 분석하고, 분류기로써의 D1-MACA를 구성하는 방법을 부분공간의 개념을 이용하여 효율적으로 구성한다

영문 초록

Two with the shunt which classifies with the class which is divided D1-MCA(Depth 1 Multiple Attractor Cellular Automata) proposes pattern gathering which comes to give from this dissertation. This time attractor valence 2 makes become with the method will be able to minimize the memory quantity the condition of pattern gathering will be able to compose D1-MACA analyzes classification crossroad bitterly the method which composes D1-MACA the concept of subspace and uses composes efficiently.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 셀룰라 오토마타의 기본성질

Ⅲ. D1-MACA 기반의 패턴 분류기

Ⅳ. 결 론

참고 문헌

키워드

MACA Attractor Patteren Classifier Partial D1-MACA