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First Principle을 결합한 최소제곱 Support Vector Machine의 예측 능력
Prediction Performance of Hybrid Least Square Support Vector Machine with First Principle Knowledge

김병주   (영산대학교 컴퓨터 정보공학부UU0000965  ); 심주용   (대구가톨릭대학교 정보통계학과UU0000343  ); 황창하   (대구가톨릭대학교 정보통계학과UU0000343  ); 김일곤   (경북대학교 컴퓨터과학과UU0000096  );
  • 초록

    본 논문에서는 최근 뛰어난 예측력으로 각광받는 최소제곱 Support Vector Machine(Least Square Support Vector Machine: LS-SVM)과 First Principle(FP)을 결합한 하이브리드 최소제곱ㆍSupport Vector Machine 모델, HLS-SVM(Hybrid Least Square-Super Vector Machine)을 제안한다. 제안한 모델인 하이브리드 최소제곱 Support Vector Machine을 기존의 방법인 하이브리드 신경망(Hybrid Neural Network:HNN), 비선형 칼만필터와 하이브리드 신경망을 결합한 HNN-EKF (Hybrid Neural Network with Extended Kalman Filter) 모델과 비교해 보았다. HLS-SVM 모델은 학습 및 validation 과정에서는 HNN-EKF와 근사한 성능을 보였고, HNN 보다는 우수한 결과를 보였고, 일반화 성능에서는 HNN-EKF에 비해 3배, HNN보다 100배정도 우수한 결과를 보였다.


    A hybrid least square Support Vector Machine combined with First Principle(FP) knowledge is proposed. We compare hybrid least square Support Vector Machine(HLS-SVM) with early proposed models such as Hybrid Neural Network(HNN) and HNN with Extended Kalman Filter(HNN-EKF). In the training and validation stage HLS-SVM shows similar performance with HNN-EKF but better than HNN, whereas, in the testing stage, it shows three times better than HNN-EKF, hundred times better than HNN model.


  • 주제어

    하이브리드 최소제곱 Support Vector Machine .   신경망 .   비선형 칼만필터.  

  • 참고문헌 (16)

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    4. S. Gavin, C, Cawley and L.C. Talbot, 'Fast Exact Leave One Out Cross Validation of Least Squares Support Vector Machines,' European Symposium on Artificial Neural Networks, Bruges, Belgium, April 24-26, 2002 
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    6. http://www.ici.ro/ici/revista/sic99_1/art04.html 
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    8. P. LINDSKOG, and L. LJUNG, 'Ensuring Certain Physical Properties in Black Box Model by Applying Fuzzy Techniques,' Technical Report, 1996 
    9. R. Caruana, S. Lawrence and L. Giles, 'Overfitting in Neural Nets: Backpropagaton, Conjugate Gradient, and Early Stopping,' Neural Information Processing Systems, Denver, Colorado, November 28-30, 2000 
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    15. C. Brosilow, and M. Tong, 'Inference Control of Processes, Part II The Structure and Dynamics of Inferential Control Systems,' AIChE J.,Vol. 24, No. 3, 1978 
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 저자의 다른 논문

  • 김병주 (14)

    1. 2003 "수정된 커널 주성분 분석 기법의 분류 문제에의 적용" 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B b10 (3): 243~248    
    2. 2004 "비선형 특징 추출을 위한 온라인 비선형 주성분분석 기법" 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 31 (3): 361~368    
    3. 2004 "Self-Directed Learning Evaluation Using Fuzzy Grade Sheets" International journal of maritime information and communication sciences 2 (2): 97~101    
    4. 2004 "점진적인 주성분분석기법을 이용한 고차원 자료의 특징 추출" 한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences 8 (7): 1475~1479    
    5. 2005 "Robust Real-time Intrusion Detection System" International journal of information processing systems 1 (1): 9~13    
    6. 2005 "실시간 침입탐지 시스템에 관한 연구" 한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences 9 (1): 40~44    
    7. 2011 "이동 로봇을 위한 온라인 동시 지도작성 및 자가 위치 추적 알고리즘" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 22 (6): 1029~1040    
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    9. 2017 "Music Recommendation System for Personalized Brain Music Training Research with Jade Solution Company" International journal of advanced smart convergence 6 (2): 9~15    
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