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본 연구에서는 SOM을 이용하여LVQ 네트워크 설계 방식을 제안한다. 제안한 방식은 SOM을 이용하여 LVQ 네트워크의 서브 클래스를 결정하고, 기준 벡터의 초기값을 설정하는 방식으로 LVQ 네트워크의 분류 성능을 향상시킨다. 제안한 방식으로 설계된 LVQ 네트워크의 유용성을 확인하기 위하여 Fisher의 Iris 데이터와 문자 인식에 적용하여 기존 LVQ 네트워크의 초기 기준 벡터를 설정하는 방식들과 비교, 검토한 결과 우수한 분류 성능을 확인하였다.


In this paper, we propose a design method of the LVQ network using the SOM. The proposed method determines subclasses and initial reference vectors of the LVQ network using the SOM. The efficacy of the proposed method is verified by means of simulations on iris data of Fisher and character recognition. The results show that the proposed method improves considerably on the performance of the conventional LVQ network.