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신경망 영역에 대한 기대는 매우 높다. 신경망은 패턴 연상(pattern association)에의 응용에 특히 적합하다.
신경망은 여러 특징을 가지고 있는데, 패턴 인식에 필요한 많은 양의 데이터를 병렬처리하고 학습과 기억을 통하여 패턴을 인식하는 동
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패턴인식(pattern recognition) 이나 비선형예측/추정(Nonlinear Regression, Function Estimation) 등의 다양한 일을 효과적으로 수행할 수 있는 능력을 가지고 있다.
1.2 역사
패턴인식분야는 통계적 분류방법에서 출발하여 신경망이 개발되었고, 최근에 등장
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패턴인식 접근방법 비교
1) 결정론적 인식방법
2) 언어이론적 인식방법
Ⅲ. 인공지능과 제5세대컴퓨터
Ⅳ. 인공지능과 식별
Ⅴ. 인공지능과 한의진단
1. 혼합시스템의 정의
2. 혼합시스템의 특징
3. 혼합시스템의 구성
1) 신경망(다층
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인식 알고리즘…………………………15
2.3.2 에지 투영 및 방향성 벡터를 이용한 차량번호판 인식 알고리즘……………19
2.3.3 차영상과 신경망을 이용한 자동차번호판 지역 문자 인식……………………25
3. 지능형 주차장 구축 사
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신경망에 대한 관심은 신호처리, 로보틱스, 컨트롤, 인쇄체와 필기체의 문자인식, 다양한 패턴을 인식하는 지문인식과 화상인식의 패턴인식 그리고 컴퓨터그래픽 분야의 함수근사 응용 등에서 연구되고 있다. 통계학 분야에서는 패턴인식의
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