유전자 알고리즘을 이용한 정비정책 연구는 Consecutive-(r,s)-out -of-(m,n): F 시스템의 신뢰도에 대한 해석적 계산의 난이도를 효율적으로 해결하였으나 계산시간이 과다 소요되어 확대적용이 어려운 문제점이 있었다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘보다 효과적인 시간에 시스템 정비모형을 결정하고 더 우
유전알고리듬 또는 진화알고리듬은 이러한 사연 세계의 진화과정을 컴퓨터상에서 시뮬레이션을 통하여 복잡한 실세계의 문제를 해결하고자 하는 계산모델이다. 진화 알고리듬은 특히 적응적 탐색과 학습 및 최적화를 통한 공학적인 문제의 해결에 많이 응용된 바 있으며, 최근들어 특히 신경망과 퍼
경우의 수 중에서 최적의 해를 효과적으로 선택), 지식처리형 기법(지식을 표현하고, 이를 이용하여 고도의 판단 능력을 모사), 퍼지논리(양극의 논리학을 극복), 인공신경망(신경 세포의 구조에서 영향), 유전자 알고리듬(종의 번식을 모형화), 혼돈이론 등이 인공지능의 방법론으로 사용되고 있다.
I. 서론
당뇨나 고혈압 등은 평소에 건강관리를 제대로 하지 못하면 누구나 겪을 수 있는 질병으로 꼽힌다. 유전적이거나 식습관, 스트레스에 영향을 많이 받는 질병으로 40대 이상이 되면 성인병으로서 가장 흔하게 발견되는 질병 중에 포함된다.
제2형 당뇨병이나 초기 고혈압은 당장은 크게 위험
비교하기 위하여 c2검정을 사용. 예를 들어 유전 실험에서 다음 세대 식물의 색상들에 대한 가설을 세운 다음, 관측 결과를 기대값과 비교하여 원래의 가설이 유효한지 알아볼 수 있다.
CHIDIST(x,degrees_freedom)
X : 분포 확률을 구하려는 변량 값.
Degrees_freedom : 자유도.
Ex) CHIDIST(18.307,10) = 0.050001