- 퍼지서포트벡터기계의 시계열자료 패턴분류를 위한 퍼지소속 함수에 관한 연구
- ㆍ 저자명
- 이수용,Lee. Soo-Yong
- ㆍ 간행물명
- 퍼지 및 지능시스템학회 논문지
- ㆍ 권/호정보
- 2007년|17권 6호|pp.799-803 (5 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국지능시스템학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
본 논문에서는 FSVM(Putty Support Vector Machine)의 퍼지소속함수를 새롭게 제안한다. SVM의 완화변수(slack-variable)에 퍼지소속함수를 결합하는 FSVM은 주어진 데이터베이스의 특성이 반영되어 안정적으로 분류성능을 향상시킬 수 있는 퍼지소속 함수를 필요로 한다. 시계열 자료의 패턴분류 성능을 비교하기 위하여 SVM, FSVM(1), 그리고 제안하는 FSVM(2) 등의 분류모델들을 비교 실험하였다. 사용한 데이터베이스는 한국금융시장의 시계열 경제지표 지수들이다.
In this paper, we propose a new fuzzy membership function for FSVM(Fuzzy Support Vector Machines). We apply a fuzzy membership to each input point of SVM and reformulate SVM into fuzzy SVM (FSVM) such that different input points can make different contributions to the learning of decision surface. The proposed method enhances the SVM in reducing the effect of outliers and noises in data points. This paper compares classification and estimated performance of SVM, FSVM(1), and FSVM(2) model that are getting into the spotlight in time series prediction.