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신경망분석이론

소개글

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Ⅰ. 개요

Ⅱ. 신경망모형(신경망)의 설정

Ⅲ. 신경망모형(신경망)의 다층퍼셉트론

Ⅳ. 신경망모형(신경망)의 재구성

Ⅴ. 신경망모형(신경망)과 선형회귀모형

참고문헌

본문내용

Ⅰ. 개요

일반적으로 비표본오차는 측정하기 어렵다는 이유로 무시하는 것이 대부분이므로, 무응답도 자료를 수집할 때 필연적으로 발생함에도 불구하고 무응답이 없었던 것처럼 단순히 제외시키고 분석하는 것이 일반적인 경향이다. 그러나 최근에 이르러 무응답을 처리해야 할 필요성이 대두되고 있는데 첫째, 조사자료에서 차지하는 無應答率의 발생이 점점 증가하는 추세에 있기 때문이다(Murthy,1983; Jay et al.,1993; Kessler et al.,1995). 둘째, 무응답이 항상 다른 사건과 독립적으로 발생하는 것이 아니라는 것이다. 특히, 보건조사에서는 조사대상자의 사회인구학적특성 및 질병과 같은 주요한 변수와 밀접하게 관련되어 있다(Conaway,1989; Vach and Blettner,1991; Fitzmaurice et al.,1994).

≪ … 중 략 … ≫

Ⅱ. 신경망모형(신경망)의 설정

예측에 필요한 신경망의 모형을 설정하기 위해서는 다섯 가지 단계가 필요하다. 첫째 신경망의 입력변수와 출력변수로 사용될 수 있는 정보를 수집해야 한다. 둘째 수집된 자료들은 변동과 잡음을 줄이기 위해 표준화하고 조정되어야 한다. 셋째 입력자료와 출력자료 사이의 관계를 파악할 수 있도록 신경망의 모형이 설정되어야 한다. 넷째 다양한 모형들, 서로 다른 학습의 형태, 검정과 테스트용 자료가 조사되어야 한다. 마지막으로 표본밖의 자료에 대한 적합도로 최적의 모형을 선택하여 예측에 사용하여야 한다.

참고문헌

김상환(2000), 최적 인공신경망모형의 설정과 환율예측성과분석, 한국금융연구원
오경주 외 3명(2011), 선형 및 신경망 자기회귀모형을 이용한 주식시장 불안정성지수 개발, 한국데이터정보과학회
이은정(2010), Quasi-Newton 방법을 이용한 신경망 모형에 관한 연구, 한양대학교
정선영(2007), 진화신경망 모형을 이용한 회귀분석, 성균관대학교
황선호(2003), 다층 퍼셉트론을 적용한 태아발육제한증 판별 모형, 한양대학교
한승기(2004), 동적 신경 코딩을 위한 신경망 모형 개발과 응용, 충북대학교

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