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진화 연산과 인공 생명은 아직 정의가 명확하지 않은 \'복잡성 과학\'이라는 분야의 대표적인 연구 주제이기도 한데 록펠러 대학교의 이론 물리학 교수였고 저명한 과학 평론가인 하인즈 페이겔스는 복잡성 과학에 통달한 국가가 다음 세기의
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퍼지집합이론의 기초개념
1) 퍼지집합(Fuzzy Sets)
2) 퍼지숫자의 대수
3) 언어측정 변수
Ⅵ. 퍼지와 퍼지컴퓨터
Ⅶ. 퍼지와 진화연산 응용 사례
Ⅷ. 퍼지와 성과측정방법 비교
1. 재무적 관점
2. 고객관점
3. 내부적 관점
4. 혁신관점
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인식률이 변함
- 얼굴의 각도, 표정, 나이에 따라 안면의 모양은 계속 변하기 때문에 실용화하기 어려움
- 수염, 눈썹, 안경 및 화장 등과 같은 외관의 변형에 따른 문제점 발생
2.7 안면인식 시스템의 구성단계
2.8 퍼지네트워크와 신경망을 이
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신경망(Neural Networks, NN)
(2) 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms, GA)
(3) 퍼지이론 (Fuzzy Theory)
(4) 에이전트 시스템 (Agent System)
(5) 전문가 시스템(Expert Systems)
(6) 패턴인식 (Pattern Recognition)
(7) 자연언어 시스템(Natural Language Systems)
(8) 지식
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인식시스템
4. 전문가시스템
5. 신경망
6. 사례기준 추론 시스템
7. 퍼지 이론
8. 유전적 프로그래밍
9. 가상현실
4장. 전문가시스템과 신경망이론
1. 전문가시스템
2. 신경망 이론
5장. 인공지능의 문제점
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