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김영준 ( Yeong Joon Kim ) 상명대학교 뇌정보통신연구소 2002 뇌정보통신연구 Vol.5 No.-
델보는 주어진 사례로부터 이들 사례를 분류 할 수 있는 베이지안 분류 규칙을 습득하는 귀납적 학습 시스템이다. 델보에서는 분류 규칙의 습득을 위해 유전자 알고리즘을 이용하였다. 유전자 알고리즘을 이용한 학습 시스템의 구현에서 개체 집단의 구성원은 임의의 수의 분류 규칙으로 구성되고 다음 세대를 위한 자식들은 구성원의 규칙 중 일부를 교환함으로써 생성한다. 델보 시스템은 여러 분류 문제를 해결하는데 별 무리가 없으나 일부 문제 특히 XOR-문제를 해결하는데 있어서는 다소 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 델보 시스템이 XOR-문제의 해결에 적합한 규칙을 습득할 수 없음을 수학적으로 증명하고 델보 시스템이 XOR-문제를 해결할 수 있도록 델보의 학습 환경을 개선하기 위한 방법을 제시한다. DELVAUX is an inductive leaning system that learns Bayesian classification rules from a set of examples. DELVAUX uses a genetic algorithm approach in which members in a population consist of rules and generate their offspring by exchanging some of their rules. Even though it has been proved that DELVAUX can deal with various classification problems properly, it has some limitations on its ability to solve some classification problems, especially for the XOR-problems. In this paper, we prove mathematically that the current DELVAUX system cannot learn appropriate classification rules for the XOR-problems and propose two different approaches to enhance the learning ability of DELAVUX so that it can deal with the XOR-problems properly.