한국정보통신학회 논문지 (Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경에서 다중 분류기 시스템의 구축을 위한 메타 학습법 |
| 영문제목(English Title) |
A Meta-learning Approach for Building Multi-classifier Systems in a GA-based Inductive Learning Environment |
| 저자(Author) |
김영준
홍철의
Yeong-joon Kim
Chul-eui Hong
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 19 NO. 01 PP. 0035 ~ 0040 (2015. 01) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문은 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경 하에서 메타 학습법을 이용한 다중 분류기 시스템의 구축에 관한 것이다. 메타 학습법을 이용한 다중 분류기 시스템의 구축에서 분류기는 일반 분류기와 메타 분류기로 구성된다. 메타 분류기는 사례에 대한 일반 분류기의 분류 결과에 학습 알고리즘을 적용하여 얻어진다. 분류시스템의 의사 결정과정에서 메타 분류기의 역할은 일반 분류기의 분류 결과를 평가하여 최종 의사 결정 과정에의 참여 여부를 결정하는 것이다. 분류 시스템은 분류기의 분류 결과가 옳은 것으로 평가된 결과들만 취합하여 이를 바탕으로 최종 분류 결과를 도출해 낸다. 메타 학습법이 다중 분류기 시스템의 성능에 미치는 영향을 다수의 사례 집합을 이용하여 평가하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
The paper proposes a meta-learning approach for building multi-classifier systems in a GA-based inductive learning environment. In our meta-learning approach, a classifier consists of a general classifier and a meta-classifier. We obtain a meta-classifier from classification results of its general classifier by applying a learning algorithm to them. The role of the meta-classifier is to evaluate the classification result of its general classifier and decide whether to participate into a final decision-making process or not. The classification system draws a decision by combining classification results that are evaluated as correct ones by meta-classifiers. We present empirical results that evaluate the effect of our meta-learning approach on the performance of multi-classifier systems.
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| 키워드(Keyword) |
유전 알고리즘
귀납적 학습
메타 학습법
다중 분류기 시스템
Genetic Algorithms
Inductive Learning
Meta-learning Approach
Multi-classifier Systems
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