DNA coding 방법을 이용한 Numeric 패턴인식 = Numeric Pattern Recognition Using DNA Coding Method
저자
발행사항
용인 : 明知大學校 大學院, 2002
학위논문사항
학위논문(석사)-- 명지대학교 대학원: 정보제어공학과 2003. 2
발행연도
2002
작성언어
한국어
주제어
KDC
538.68 판사항(4)
발행국(도시)
경기도
형태사항
35p. : 삽도 ; 26cm
일반주기명
참고문헌: p. 31-32
소장기관
본 논문은 DNA coding 방법과 GA(Genetic Algorithm)을 사용하여 multi-modal 함수의 전역 최적점 탐색 성능과 numeric(0∼9) 패턴인식 성능을 비교 평가하였다. 이진 스트링의 개체 집단 위에서 모의진화를 일으켜 효율적으로 최적 해를 탐색하는 GA(Genetic Algorithms)와, 생체 분자인 DNA를 계산의 도구 및 정보 저장도구로 사용하며, A(Adenine), C(Cytosine), G(Guanine), T(Thymine) 등의 4가지 염기를 사용하는 DNA coding 방법을 이용하여 multi-modal 함수의 전역 최적점 탐색 성능과 numeric 패턴인식 성능을 각각 조사하였다. DNA coding 방법과 GA의 성능을 비교 평가하기 위해서 selection, crossover, mutation 등의 GA연산자를 DNA coding에 동일하게 적용하였다. 실험결과, DNA coding 방법은 GA보다 효과적으로 multi-modal 함수의 전역 최적점을 탐색하였으며, 패턴인식을 수행하였다. GA에 비해 DNA coding 방법의 장점은 스트링의 길이가 가변적이고 해의 중복성을 가지며, 4가지 염기를 이용하기 때문에 해 표현이 다양함을 가지고 있다.
더보기In this paper, we investigate the performance of DNA coding method in finding optimal solution of multi-modal function and the performance of numeric pattern(from 0 to 9) recognition. The performances of DNA coding method in both applications are compared to those of Genetic Algorithms(GA). GA searches effectively an optimal solution via the artificial evolution of individual group of binary string, while DNA coding method uses four-type bases denoted by A(Adenine), C(Cytosine), G(Guanine) and T(Thymine). To compare the performance of both method, the same genetic operators (crossover and mutation) are applied and the probabilities of crossover and mutation are set the same values. The results show that the DNA coding method has better characteristics over genetic algorithms (GA). The reasons for this outstanding performance are multiple possible solution presentation in one string and variable solution string length.
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