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초기 조건 설정부;적어도 하나의 특성을 갖는 훈련 벡터를 입력받아 상기 초기 조건 설정부에서 설정된 값을 통해 상기 훈련 벡터의 선택된 특성에 대한 오차 및 가중치를 계산하는 변수 계산부;상기 계산된 오차 및 가중치를 입력받고, 상기 계산된 오차와 오차 문턱을 비교하여 재계산 여부를 결정하는 루프 결정부 및상기 루프 결정부로부터 종료 신호를 입력받으면 상기 선택된 특성에 대하여 계산된 상기 가중치에 근거하여 특징 벡터를 분류하는 경계면을 생성하는 경계면 생성부를 포함하고,상기 훈련 벡터는 상기 특징 벡터의 클래스를 분류하기 위한 샘플 벡터이고, 상기 특성은 상기 특징 벡터의 클래스를 분류하기 위하여 기정규화되고, 상기 오차는 상기 클래스에 대응되는 훈련 벡터의 결정값에 근거하여 계산되는 특징 벡터 분류 장치
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제 1항에 있어서,상기 변수 계산부에서 계산된 오차는 표준화된 평균 제곱 오차인 특징 벡터 분류 장치
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제 1항에 있어서,상기 변수 계산부는 상기 훈련 벡터에 근거하여 생성된 복수의 확장된 벡터들을 이용하여 상기 오차 및 상기 가중치를 계산하는 특징 벡터 분류 장치
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초기 조건을 설정하는 단계;특징 벡터의 클래스를 분류하기 위한 훈련 벡터를 입력받는 단계;상기 훈련 벡터의 특성을 하나씩 선택하여 상기 훈련 벡터의 선택된 특성에 대한 오차 및 가중치를 계산하는 단계;상기 계산된 오차들 중 특정 조건을 만족하는 오차를 판별하는 단계; 및상기 특정된 오차의 값과 오차 문턱을 비교하여 상기 선택된 특성에 대하여 계산된상기 가중치에 근거하여 상기 특징 벡터를 분류하는 경계면을 생성할지 여부를 판별하는 단계를 포함하고,상기 특성은 상기 특징 벡터의 클래스를 분류하기 위하여 기정규화되고, 상기 오차는 상기 클래스에 대응되는 훈련 벡터의 결정값에 근거하여 계산되는 특징 벡터 분류 방법
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제 4항에 있어서,상기 초기 조건에는 상기 오차 문턱과 상기 훈련 벡터 특성의 최소 개수가 포함되는 특징 벡터 분류 방법
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제 4항에 있어서,상기 특정된 오차의 값과 오차 문턱을 비교하여 경계면을 생성할지 여부를 판별하는 단계는 상기 특정된 오차의 값이 상기 오차 문턱 이상이면 상기 훈련 벡터의 특성의 개수를 증가시켜 상기 훈련 벡터의 특성을 하나 더 선택하여 오차 및 가중치를 계산하는 단계를 반복하는 단계를 포함하는 특징 벡터 분류 방법
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제 4항에 있어서,상기 특정된 오차의 값과 오차 문턱을 비교하여 경계면을 생성할지 여부를 판별하는 단계는 상기 특정된 오차의 값이 상기 오차 문턱보다 작으면 상기 특정된 오차에 대한 선택된 상기 특성들과 계산된 상기 가중치를 이용하여 경계면을 생성하는 단계를 포함하는 특징 벡터 분류 방법
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제 4항에 있어서,상기 계산된 오차들 중 특정 조건을 만족하는 오차를 판별하는 단계에서 특정된 오차는 상기 계산된 오차들 중 최소값을 가지는 오차인 특징 벡터 분류 방법
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제 4항에 있어서, 상기 오차는 표준화된 평균 제곱 오차인 특징 벡터 분류 방법
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제 4항에 있어서, 상기 오차 문턱을 설정할 때에 중요도를 설정하는 단계를 더 포함하는 특징 벡터 분류 방법
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제 4 항에 있어서,상기 계산된 오차들 중 특정 조건을 만족하는 오차를 판별하는 단계에서 상기 특정된 오차는 상기 계산된 오차들 중 최소값을 갖는 오차에 근거하여 생성되는 특징 벡터 분류 방법
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제 4항에 있어서,상기 오차 및 가중치를 계산하는 단계는 상기 훈련 벡터에 근거하여 생성된 복수의 확장된 벡터들을 이용하여 상기 오차 및 상기 가중치를 계산하는 특징 벡터 분류 방법
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제 4항에 있어서,상기 오차와 상기 가중치는 상기 훈련 벡터의 분포가 가우시안 분포인 것에 대하여 계산되는 특징 벡터 분류 방법
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