기관회원 [로그인]
소속기관에서 받은 아이디, 비밀번호를 입력해 주세요.
개인회원 [로그인]

비회원 구매시 입력하신 핸드폰번호를 입력해 주세요.
본인 인증 후 구매내역을 확인하실 수 있습니다.

회원가입
서지반출
자기조직화 신경망을 이용한 정규혼합분포의 추정
[STEP1]서지반출 형식 선택
파일형식
@
서지도구
SNS
기타
[STEP2]서지반출 정보 선택
  • 제목
  • URL
돌아가기
확인
취소
  • 자기조직화 신경망을 이용한 정규혼합분포의 추정
저자명
안성만,김명균,Ahn. Sung-Mahn,Kim. Myeong-Kyun
간행물명
한국통계학회 논문집
권/호정보
2011년|18권 6호|pp.837-849 (13 pages)
발행정보
한국통계학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
서지반출

기타언어초록

본 연구에서는 자기조직화 신경망이 필요한 노드만을 가지고 최적화하여 정규혼합분포를 추정하는 모형을 제안한다. 제안한 모형은 SOMN모형과 벌점가능도를 사용한 모형을 결합한 것이다. SOMN의 장점은 수렴속도가 빠르고 표본의 크기가 작아도 발산하는 가능성이 낮다는 것이며, 벌점가능도를 사용한 모형은 필요없는 성분의 수를 줄일 수 있다는 것이다. 모의실험을 통하여 제안한 모형이 기대한 결과를 얻음을 확인하였다.

기타언어초록

A self-organizing network is designed to estimate parameters of normal mixtures. SOMN achieves fast convergence and low possibility of divergence even when sample sizes are small, while PMLE eliminate unnecessary components. The proposed network effectively combines the good properties of SOMN and PMLE. Simulation verifies that the proposed network eliminates unnecessary components in normal mixtures when sample sizes are relatively small.