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dc.contributor.author 최민국 -
dc.contributor.author 정우영 -
dc.contributor.author 정희철 -
dc.contributor.author 권순 -
dc.date.accessioned 2020-02-25T02:58:18Z -
dc.date.available 2020-02-25T02:58:18Z -
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11750/11353 -
dc.description.abstract 본 발명은 서포트 벡터 머신 기반 분류 방법과 관련한 것으로, 보다 상세하게는 적은 수의 학습 데이터에 효과적인 분류 방법에 관한 것이다.본 발명에 따른 서포트 벡터 머신 기반 분류 방법은 특징 벡터의 기하학적 분포에 따른 가중치가 적용된 제1 분류 모델을 구축하는 단계와, 특징 벡터의 분류 가능도를 고려한 제2 분류 모델을 구축하는 단계 및 제1, 제2 분류 모델을 병합하는 듀얼 최적화(dual optimization)을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. -
dc.title 서포트 벡터 머신 기반 분류 방법 -
dc.type Patent -
dc.publisher.country KO -
dc.identifier.patentApplicationNumber 10-2016-0161797 -
dc.date.application 2016-11-30 -
dc.identifier.patentRegistrationNumber 10-1905129 -
dc.date.registration 2018-09-28 -
dc.contributor.assignee (재)대구경북과학기술원(100/0) -
dc.type.iprs 특허 -
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Division of Automotive Technology 3. Patents
Convergence Research Center for Future Automotive Technology 3. Patents

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