후각인지 시스템 데이타의 시각적 판별을 위한 Unsupervised 분류방법 = Unsupervised Clustering Methods for Human Visualisation of Data from Odour Sensing System
저자
발행기관
明知大學校 産業技術硏究所(THE RESEARCH INSTITUTE OF INDUSTRIAL TECHNOLOGY MYONG JI UNIVERSITY)
학술지명
産業技術硏究所論文集(JOURNAL OF THE RESEARCH INSTITUTE OF INDUSTRIAL TECHNOLOGY)
권호사항
발행연도
1996
작성언어
English
KDC
530.9
자료형태
학술저널
수록면
214-219(6쪽)
제공처
소장기관
Display 방법은 일반적으로 패턴인식응용 분야의 첫번째 순서이다. Conducting PolYmer를 이용한 센서Array는 가스및냄새들을 측정, 감지된 가스및냄새에 따라 다차원(Multi-dimensional)의 서로 다른 패턴들을 보여준다. 측정된 가스및냄새들의 다차원패턴들을 이들이 갖고있는 특성변환 없이 저차원(Low-dimensional)패턴으로 바꾸면, 인간의 시각을 이용 쉽게 분류 할 수 있다. 본 논문 에서는, 다차원공간의 패턴을 인간인 인식하기 쉬운 2차원 패턴으로 줄이기위해 Karhunen-Loeve Expansion을 이용한 선형 Projection 알고리즘과 Sammon의 비선형 Mapping 알고리즘을 제안하였다. 특히, 각 cluster간의 패턴분포에 따른 Boundary Criteria는 통계학적 방법인 Chi-Square Distribution을 이용하여 정하여 졌다. 이같은 방법들은 Unsupervised를 기본으로 함으로서 Prior Assumption이 필요하지 않으며, Mapping후 단지 시각만을 이용하여 가스나 냄새를 쉽게 분류한다.
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