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EXTENDED PROBABILISTIC RULE GENERATOR의 RULE REFINEMENT
강석모(SEOG MO KANG),이원돈(WON DON LEE) 한국정보과학회 1989 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.16 No.1
본 논문에서는 기존 PRG에서 hypotheses를 uniform distribution에 의한 discrete events로 simulation한 rule refinement의 문제점을 해결한, 즉 hypotheses가 training events와 직접 결합하는 Extended Probabilistic Rule Generator의 Rule refinement를 소개하고, 기존의 PRG의 rule refinement과의 비교, 분석 그리고 그 결과를 제시한다.
확률적 Concept Learning에 의한 자동 Rule Generation에 관한 연구
강석모,이원돈 충남대학교 자연과학연구소 1989 忠南科學硏究誌 Vol.16 No.1
This paper describes Extended Probabilistic Rule Generator(EPRG) which eliminates the problems treatment of data collision, simulation of rule refinement - of Probabilistic Rule Generator(PRG). To treat data collision, EPRG considers a training event as an event cell weight. PRG rule refinement simulates each hypothesis by a set of randomly generated events in the subspace described by the hypothesis. EPRG, however, uses the new rule refinement algorithm in which hypotheses combined directly with training events. Therefore, EPRG generates refined rules which represent the information in the hypotheses faithfully.
두 Knowledge Acquisition Tools의 비교 : PRG와 CL PRG and CL
전인,강석모,이원돈 충남대학교 자연과학연구소 1988 忠南科學硏究誌 Vol.15 No.2
Category learning (CL), a neural network classification model, is compared with a classical knowledge acquisition tool, Probabilistic Rule Generator (PRG), and the result is discussed.