| 講演名 | 2003/9/8 (<特集>「アクティブマイニング」及び一般) , |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | SVM (Support Vector Machine) is a binary classifier proposed by Vapnik. SVM has proven performance in various application fields by minimizing misclassification based on mathematical theories. Recently, FSVM that applies Fuzzy membership function to SVM has been proposed. In this study, it is proven that FSVM (polynomial kernel) has reduced learning time better than SVM when fuzzy membership functions of FSVM have been expanded from 2-dimension to bigger than 3 dimension. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | Fuzzy membership function / SVM / Fuzzy Support Vector Machine / KOSPI 200 / Pattern Classification / Stock Index prediction / Learning Time Reduction |
| 資料番号 | AI2003-50 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2003/9/8(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | (<特集>「アクティブマイニング」及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Time Series Data Pattern Classification using Fuzzy Membership Functions and Support Vector Machines : KOSPI 200 : Korea Composite Stock Price Index 200 |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Fuzzy membership function |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | / Sooyong Lee |
| 第 1 著者 所属（和/英） | Dept. of Computer Science, Yonsei University |
| 発表年月日 | 2003/9/8 |
| 資料番号 | AI2003-50 |
| 巻番号（vol） | vol.103 |
| 号番号（no） | 305 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | |