D1-MACA 기반의 최소 메모리량을 갖는 두 패턴 분류기의 구성 = Construction of Two-Class Classifier based on D1-MACA with minimum memory

국문 초록 (Abstract)

분류의 문제는 데이터 베이스 시스템에서 기록을 그룹화, VLSI 회로에서 결함을 찾는 것이나 이미지 프로세싱 등에서 중요한 역할을 하고 있다. 이 논문에서는 주어진 패턴 집합을 부분공간의 개념을 이용하여 최소의 메모리량을 갖는 분류기로써의 D1-MACA를 구성하는 알고리즘을 제안한다. 또한 attractor의 수가 2개가 되게 D1-MACA를 구성할 수 있는 패턴 집합의 조건을 분석한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Classification problem plays a major role in grouping of the records in database systems, detection of faults in VLSI circuits, image processing, and so on. In this paper, we propose the algorithm constructing D1-MACA as a two-class classifier with minimum memory for given pattern sets using the concepts of subspace. Also we analyze the condition that is designed a two-class classifier D1-MACA with two attractors.

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