Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference (한국지능시스템학회:학술대회논문집)

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
권호 표지

The Method of Effective Inference Using Rough Set and Fuzzy Naive Bayes Theory

러프집합과 퍼지 네이브 베이스 이론을 이용한 효율적인 추론 방법

  • Hwang Jeong-Sik (Faculty of Computer and Information Communication Engineering Catholic University of Daegu) ;
  • Son Chang-Sik (Faculty of Computer and Information Communication Engineering Catholic University of Daegu) ;
  • Chung Hwan-Mook (Faculty of Computer and Information Communication Engineering Catholic University of Daegu)
  • 황정식 (대구가톨릭대학교 컴퓨터정보통신공학부) ;
  • 손창식 (대구가톨릭대학교 컴퓨터정보통신공학부) ;
  • 정환묵 (대구가톨릭대학교 컴퓨터정보통신공학부)
  • Published : 2005.11.01
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Abstract

퍼지 규칙 기반 시스템에서 분류 및 경계를 결정하기 위한 방법으로 퍼지 규칙을 학습하는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 그리고 추론 규칙간의 상관성을 고려하여 불필요한 속성을 제거함으로써 좀 더 효율적인 추론 결과를 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 규칙 기반 시스템에서 각 규칙에 따른 결정 테이블를 작성하고 러프집합을 이용하여 불필요한 속성을 제거하였으며 규칙의 확신도에 퍼지 네이브 베이스 이론을 적용한 추론 방법을 제안한다.

Keywords