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      Interval 제 2종 퍼지 Possibilistic C-Means 알고리즘

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      https://www.riss.kr/link?id=A76132280

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      국문 초록 (Abstract)

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      Fuzzy C-Means(FCM)의 단점을 극복하기 위해 제안되었던 PCM은 잡음에는 강하지만 초기 파라미터 값에 민감하고, 상대적으로 가까이에 위치한 prototype들을 형성하는 패턴들의 경우에는 최종 prototype의 위치가 겹치는 (동일한) 결과가 나올 수 있다는 단점이 있다. 이러한 PCM의 단점을 극복하기 위해 여러 방법이 제안되었지만, 본 논문에서는 PCM 알고리즘에 Interval Type 2 Fuzzy 접근 방법을 적용하여 PCM 알고리즘의 파라미터에 존재하는 Uncertainty를 제어함으로써 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.
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      Fuzzy C-Means(FCM)의 단점을 극복하기 위해 제안되었던 PCM은 잡음에는 강하지만 초기 파라미터 값에 민감하고, 상대적으로 가까이에 위치한 prototype들을 형성하는 패턴들의 경우에는 최종 prototyp...

      Fuzzy C-Means(FCM)의 단점을 극복하기 위해 제안되었던 PCM은 잡음에는 강하지만 초기 파라미터 값에 민감하고, 상대적으로 가까이에 위치한 prototype들을 형성하는 패턴들의 경우에는 최종 prototype의 위치가 겹치는 (동일한) 결과가 나올 수 있다는 단점이 있다. 이러한 PCM의 단점을 극복하기 위해 여러 방법이 제안되었지만, 본 논문에서는 PCM 알고리즘에 Interval Type 2 Fuzzy 접근 방법을 적용하여 PCM 알고리즘의 파라미터에 존재하는 Uncertainty를 제어함으로써 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • 1. 서론
      • 2. PCM 알고리즘의 Uncertainty
      • 3. Interval Type 2 Fuzzy Set
      • 4. Interval Type 2 퍼지 PCM 알고리즘
      • 요약
      • 1. 서론
      • 2. PCM 알고리즘의 Uncertainty
      • 3. Interval Type 2 Fuzzy Set
      • 4. Interval Type 2 퍼지 PCM 알고리즘
      • 5. 실험 결과
      • 6. 결론
      • 참고문헌
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