KR20200116633A - Support Vector Machine System and Lotto Numnber Generating Method Using The Same - Google Patents
Support Vector Machine System and Lotto Numnber Generating Method Using The Same Download PDFInfo
- Publication number
- KR20200116633A KR20200116633A KR1020190038227A KR20190038227A KR20200116633A KR 20200116633 A KR20200116633 A KR 20200116633A KR 1020190038227 A KR1020190038227 A KR 1020190038227A KR 20190038227 A KR20190038227 A KR 20190038227A KR 20200116633 A KR20200116633 A KR 20200116633A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- unit
- data
- winning
- support vector
- vector machine
- Prior art date
Links
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 title claims abstract description 62
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 59
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 41
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 44
- 238000010926 purge Methods 0.000 claims description 3
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 abstract description 6
- 238000001914 filtration Methods 0.000 abstract 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 21
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000013145 classification model Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000003442 weekly effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/34—Betting or bookmaking, e.g. Internet betting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
- G06N20/10—Machine learning using kernel methods, e.g. support vector machines [SVM]
-
- G06N7/005—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N7/00—Computing arrangements based on specific mathematical models
- G06N7/01—Probabilistic graphical models, e.g. probabilistic networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Algebra (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 서포트 벡터 머신 퍼지시스템 및 이를 이용한 로또번호 생성방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 패턴 인식 분야에서 널리 사용되고 있는 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine; SVM)의 확률 출력을 이용해 당첨확률이 높은 로또복권 번호를 제공할 수 있 서포트 벡터 머신 시스템 및 이를 이용한 로또번호 생성방법에 관한 것이다.The present invention relates to a support vector machine fuzzy system and a lottery number generation method using the same, and more particularly, a high probability of winning by using the probability output of a support vector machine (SVM) widely used in the field of pattern recognition. It relates to a support vector machine system capable of providing lottery lottery numbers and a lottery number generation method using the same.
일반적으로 복권은 '제비를 뽑아서 맞는 표에 대해 많은 배당을 주는 표찰'이라고 정의하고 있다. 모든 불법적인 요소를 배제시키고 국가적 사업으로 시행되는 현대의 복권은 적은 비용으로 당첨에 대한 기대와 재미를 함께 보장하는 생활속의 건전한 국민오락으로 자리잡은 것이 현실이다. 따라서 이러한 복권은 현재 100여개 국가에서 각각 발행하고 있으며, 복권 발행의 수익금은 국가의 중대한 사업전개, 필요기간 산업 지원, 의료, 복지, 교육,지방재정 지원 등 국가가 국민복지수준 향상을 위한 사업을 수행하는데 쓰여지고 있다.In general, lottery is defined as'a ticket that gives a lot of dividends for the right vote by drawing lots'. It is a reality that the modern lottery, which excludes all illegal elements and is implemented as a national project, has established itself as a healthy national entertainment in life that guarantees fun and expectations for winning at a low cost. Therefore, these lotteries are currently being issued in more than 100 countries, and the proceeds from the issuance of lotteries are based on projects to improve the level of national welfare, such as important national business development, support for necessary period industries, medical care, welfare, education, and local financial support. It is being used to practice.
여러가지 복권 중에서도 로또방식의 복권은 복권 구매자가 1부터 45까지의 번호 중에서 6개의 번호를 선택하고, 선택된 복권번호가 임의로 추출된 번호와의 일치여부에 따라 당첨을 결정짓는 방식이다.Among various lotteries, in the lottery type lottery, the lottery purchaser selects 6 numbers from 1 to 45 and determines the winning according to whether the selected lottery number matches the randomly extracted number.
대부분의 로또 복권 이용자는 복권번호를 선택함에 있어서, 번호를 랜덤하게 자동 추출하는 프로그램을 이용한 자동선택으로 번호를 선택하거나, 자신이 좋아하는 번호들을 조합하거나, 자신 또는 가족에게 의미있는 번호를 조합하는 등의 방법 으로 번호를 선택하여 복권에 참여하고 있다.Most lotto lottery users choose a number by automatic selection using a program that automatically extracts the number randomly, or combines their favorite numbers, or combines numbers that are meaningful to themselves or their family. You are participating in the lottery by selecting a number by means of such as.
그런데, 로또 방식에서 당첨을 기대하고 번호를 선택하는데 있어서 많은 시간이 소요되며, 그렇게 선택한 어떠한 번호라도 당첨확률이 극히 작다.However, it takes a lot of time to expect to win in the lottery system and select a number, and the probability of winning is extremely small for any number selected.
또한, 이러한 로또복권은 그 회차가 거듭할수록 그 당첨 번호에 관한 데이터는 축적되어 가는 반면, 복권의 구매자는 이러한 번호 선택에 있어 점점 이를 어렵고 귀찮게 여기는 추세에 있으며, 이에 따라 무작위로 번호를 기입하거나 기타 개인적인 연관관계에 의한 번호 선택으로 추첨에 임하고 있어 축적된 로또복권에 관한 데이터는 별반 이용되지 못하고 사장된다는 문제점이 있다.In addition, as the number of lottery tickets increases, data on the winning number is accumulating, whereas purchasers of lottery tickets are increasingly finding it difficult and annoying to select such numbers. There is a problem that the data on the lottery lottery that has been accumulated due to the selection of numbers based on personal relations cannot be used and are destroyed.
또한, 매주 로또복권 추첨은 연속성이 없기 때문에 확률의 개념으로 접근할 수 없는 문제점이 있기 때문에 구매자로 하여금 복권 구매 욕구를 충분히 자극하지 못하는 문제점이 있었다.In addition, the weekly lotto lottery draw has a problem that cannot be approached with the concept of probability because there is no continuity, so there is a problem in that it does not sufficiently stimulate the desire to purchase a lottery ticket from a buyer.
따라서, 구매자의 로또 복권 구매욕구를 자극할 수 있도록 로또 복권의 당첨 확률을 높여줄 수 있는 현실적으로 적용이 가능한 기술이 절실한 실정이다.Therefore, there is an urgent need for a technology that can be practically applied to increase the probability of winning a lottery ticket so as to stimulate the purchaser's desire to purchase a lottery ticket.
본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위하여 안출 된 것으로서, 본 발명은, 패턴 인식 분야에서 널리 사용되고 있는 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine; SVM)의 확률 출력을 이용해 당첨확률이 높은 로또복권 번호를 제공할 수 있 서포트 벡터 머신 퍼지시스템 및 이를 이용한 로또번호 생성방법을 제공하는데 있다.The present invention was conceived to solve the above problem, and the present invention can provide a lotto lottery number with a high probability of winning by using the probability output of a support vector machine (SVM) widely used in the field of pattern recognition. It is to provide a support vector machine fuzzy system and a lottery number generation method using the same.
본 발명의 실시예에 따른 서포트 벡터 머신을 이용한 로또번호 생성시스템은, 로또 당첨번호를 수집하여 저장하는 당첨번호 수집부(100); 상기 당첨번호에서 수집된 당첨번호를 분석하여 최적의 숫자를 추출하는 최적숫자 추출부(200); 상기 최적숫자 추출부(200)에서 추출된 데이터를 이용하여 최적화 작업을 수행하는 서포트 벡터 머신부(300); 및 상기 서포트 벡터 머신부(300)를 통해 생성된 로또번호를 이용해 서비스를 제공하는 서비스 제공부(400)를 구비할 수 있다.Lotto number generation system using a support vector machine according to an embodiment of the present invention, the winning
상기 최적숫자 추출부(200)는, 상기 당첨번호 수집부(100)에서 수집된 로또 당첨번호를 빅데이터 머신을 이용해 분석하는 당첨번호 분석부(210); 상기 당첨번호 분석부(210)에서 분석된 데이터를 이용해 추천번호조합을 추출하는 추천번호조합 추출부(220); 상기 당첨번호 분석부(210)에서 분석된 데이터를 이용해 분수데이터를 생성하는 분수데이터 생성부(230); 및 상기 추천번호조합 추출부(220)와 상기 분수데이터 생성부(230)에서 생성된 추천번호조합과 분수데이터를 이용해 최적숫자를 추출하는 추출부(240);를 구비할 수 있다.The optimal
상기 서포트 벡터 머신부(300)는, 상기 최적숫자 추출부(200)를 통해 추출된 최적숫자에 대해 확률도수이론을 적용하는 확률도수 이론부(310); 상기 최적숫자 추출부(200)를 통해 추출된 최적숫자에 대한 옵티마이징을 수행하여 최적화 작업을 수행하는 최적화 작업부(320); 상기 확률도수 이론부(310)와 최적화 작업부(320)를 통해 수신된 데이터를 비교해 입력한 수에 대한 중복여부를 확인하는 중복체크 함수부(330); 상기 중복체크 함수부(330)를 통과한 데이터의 통계패턴을 분석하는 통계패턴분석부(340); 상기 통계패턴분석부(340)를 통과한 데이터들의 이전 통계치에 대한 회귀이론을 적용하여 출연빈도를 분석하는 출연빈도 분석부(350); 상기 통계패턴분석부(340)를 통과한 데이터들의 유사패턴을 판별하고 반복적으로 조합하여 추출하는 패턴판별 추출부(360); 및 최종 로또 당첨번호를 생성하는 랜덤함수부(370);을 구비할 수 있다.The support
본 발명의 실시예에 따른 서포트 벡터 머신 퍼지시스템을 이용한 로또번호 생성방법은, 당첨번호 수집부(100)에서 로또 당첨번호를 수집하여 저장하는 단계; 최적숫자 추출부(200)에서 상기 수집된 당첨번호를 분석하여 최적의 숫자를 추출하는 단계; 서포트 벡터 머신부(300)에서 상기 최적숫자 추출부(200)에서 추출된 데이터를 이용하여 최적화 작업을 수행하는 단계 ; 및 서비스 제공부(400)에서 상기 서포트 벡터 머신부(300)를 통해 생성된 로또번호를 이용해 서비스를 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.A method for generating lottery numbers using a support vector machine fuzzy system according to an embodiment of the present invention includes the steps of collecting and storing lottery winning numbers in the winning
상기 최적숫자 추출부(200)에서 상기 수집된 당첨번호를 분석하여 최적의 숫자를 추출하는 단계는, 상기 당첨번호 수집부(100)에서 수집된 로또 당첨번호를 빅데이터 머신을 이용해 분석하는 단계; 상기 당첨번호 분석부(210)에서 분석된 데이터를 이용해 추천번호조합을 추출하는 단계; 상기 당첨번호 분석부(210)에서 분석된 데이터를 이용해 분수데이터를 생성하는 단계; 및 상기 추천번호조합 추출부(220)와 상기 분수데이터 생성부(230)에서 생성된 추천번호조합과 분수데이터를 이용해 최적숫자를 추출하는 단계;를 구비할 수 있다.The step of extracting the optimal number by analyzing the collected winning numbers by the optimal
상기, 서포트 벡터 머신부(300)에서 상기 최적숫자 추출부(200)에서 추출된 데이터를 이용하여 최적화 작업을 수행하는 단계는, 상기 최적숫자 추출부(200)를 통해 추출된 최적숫자에 대해 확률도수이론을 적용하는 단계; 상기 최적숫자 추출부(200)를 통해 추출된 최적숫자에 대한 옵티마이징을 수행하여 최적화 작업을 수행하는 단계; 상기 확률도수 이론부(310)와 최적화 작업부(320)를 통해 수신된 데이터를 비교해 입력한 수에 대한 중복여부를 확인하는 단계; 상기 중복체크 함수부(330)를 통과한 데이터의 통계패턴을 분석하는 단계; 상기 통계패턴분석부(350)를 통과한 데이터들의 이전 통계치에 대한 회귀이론을 적용하여 출연빈도를 분석하는 단계; 상기 통계패턴분석부(350)를 통과한 데이터들의 유사패턴을 판별하고 반복적으로 조합하여 추출하는 단계; 및 최종 로또 당첨번호를 생성하는 단계;를 구비할 수 있다.The step of performing the optimization operation by using the data extracted from the optimal
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은, 패턴 인식 분야에서 널리 사용되고 있는 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine; SVM)의 확률 출력을 이용해 당첨확률이 높은 로또복권 번호를 제공할 수 있 서포트 벡터 머신 퍼지시스템 및 이를 이용한 로또번호 생성방법을 제공하는 효과가 있다.As described above, the present invention can provide a lotto lottery number with a high winning probability by using the probability output of a support vector machine (SVM) widely used in the field of pattern recognition. There is an effect of providing a lottery number generation method using this.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 서포트 벡터 머신을 이용한 로또번호 생성시스템을 개략적으로 나타내는 전체구성도이다.
도 2은 도 1에 도시된 로또번호 생성시스템의 최적숫자 추출부 세부구성을 나타내는 구성도이다.
도 3은 도 1에 도시된 로또번호 생성시스템의 벡터머신부 세부구성을 나타내는 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 서포트 벡터 머신 퍼지시스템을 이용한 로또번호 생성방법을 개략적으로 나타내는 흐름도이다.1 is an overall configuration diagram schematically showing a system for generating lottery numbers using a support vector machine according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing a detailed configuration of an optimal number extraction unit of the lottery number generation system shown in FIG. 1.
3 is a block diagram showing a detailed configuration of a vector machine unit of the lottery number generation system shown in FIG. 1.
4 is a flowchart schematically showing a method for generating lottery numbers using a support vector machine purge system according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Advantages and features of the present invention, and a method of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail together with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in a variety of different forms, only the present embodiments are intended to complete the disclosure of the present invention, and the general knowledge in the technical field to which the present invention pertains. It is provided to completely inform the scope of the invention to those who have it, and the invention is only defined by the scope of the claims. The same reference numerals refer to the same components throughout the specification.
본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이며, 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.In describing embodiments of the present invention, if it is determined that a detailed description of a known function or configuration may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted, and terms to be described later are in the embodiments of the present invention. These terms are defined in consideration of the function of the user and may vary according to the intention or custom of users or operators. Therefore, the definition should be made based on the contents throughout this specification.
첨부된 도면의 각 구성과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램인스트럭션들(실행 엔진)에 의해 수행될 수도 있으며, 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장치의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장치의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 도면의 각 구성 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다.Combinations of each configuration of the accompanying drawings and each step of the flowchart may be executed by computer program instructions (execution engine), and these computer program instructions are mounted on a processor of a general-purpose computer, a special-purpose computer or other programmable data processing device. As a result, the instructions executed by the processor of a computer or other programmable data processing device generate means for performing the functions described in each configuration of the figure or each step of the flowchart.
이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장치를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 도면의 각 구성 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.These computer program instructions may also be stored in a computer usable or computer readable memory that can be directed to a computer or other programmable data processing device to implement a function in a particular way, so that the computer usable or computer readable memory It is also possible to produce an article of manufacture including instruction means for performing the functions described in each configuration of the figure or each step of the flow chart.
그리고 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장치 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장치 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장치를 수행하는 인스트럭션들은 도면의 각 구성 및 흐름도의 각 단계에서 설명되는 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.In addition, since computer program instructions can be mounted on a computer or other programmable data processing device, a series of operation steps are performed on a computer or other programmable data processing device to create a computer-executable process. It is also possible that the instructions for performing the data processing apparatus provide steps for executing the functions described in each configuration and each step in the flowchart.
또한, 각 구성 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능들을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있으며, 몇 가지 대체 실시 예들에서는 구성들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 구성들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하며, 또한 그 구성들 또는 단계들이 필요에 따라 해당하는 기능의 역순으로 수행되는 것도 가능하다.In addition, each configuration or each step may represent a module, segment, or part of code containing one or more executable instructions for executing specified logical functions, and in some alternative embodiments mentioned in the configurations or steps. It should be noted that it is also possible for functions to occur out of order. For example, two configurations or steps shown in succession may in fact be performed substantially simultaneously, and the configurations or steps may be performed in the reverse order of a corresponding function as necessary.
본 발명에 적용된 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)에 대해 설명하면 다음과 같다.A description of the support vector machine applied to the present invention is as follows.
패턴 인식(Pattern recognition)은 인간의 학습 능력과 추론 능력을 인공적으로 모델링하여 컴퓨터로부터 외부대상을 지각, 이해하려는 능력 등을 구현하고자 하는 기술로, 크게 3단계로 구분하여, 어떠한 집단에서 사용할 정보를 측정하는 과정, 이를 통해 얻은 정보 중 분류에 사용될 특징을 추출해 내는 특징 추출 과정, 그리고 추출된 정보를 바탕으로 미리 알고 있는 지식과 비교하여 분류해내는 분류 과정이 있다.Pattern recognition is a technology that aims to realize the ability to perceive and understand external objects from a computer by artificially modeling human learning ability and reasoning ability. There are a measurement process, a feature extraction process that extracts features to be used for classification among the information obtained through this, and a classification process that compares the extracted information with known knowledge in advance.
이러한 3가지 과정 중, 분류 과정은 분류 모델의 선택과 학습 등 가장 복잡한 연산을 필요로 하는 단계로써, 이러한 분류 방법으로는 K 근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 다중 퍼셉트론(Multi-layer Perceptron), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 등이 널리 활용되고 있다. 이러한 분류 방법 중, 1970년대 후반 러시아 과학자 Vladimir Vapnik가 제안한 서포트 벡터 머신은 높은 일반화 능력으로 인해, 탁월한 분류 능력을 발휘하고 있다.Among these three processes, the classification process is a stage that requires the most complex operation such as selection and learning of a classification model, and such classification methods include K-Nearest Neighbor, Multi-layer Perceptron, and Support vector machines, etc. are widely used. Among these classification methods, the support vector machine proposed by Russian scientist Vladimir Vapnik in the late 1970s exhibits excellent classification ability due to its high generalization ability.
본 발명의 실시예에 따른 서포트 벡터 머신을 이용한 로또번호 생성시스템은, 로또 당첨번호를 수집하여 저장하는 당첨번호 수집부(100); 상기 당첨번호에서 수집된 당첨번호를 분석하여 최적의 숫자를 추출하는 최적숫자 추출부(200); 상기 최적숫자 추출부(200)에서 추출된 데이터를 이용하여 최적화 작업을 수행하는 서포트 벡터 머신부(300); 및 상기 서포트 벡터 머신부(300)를 통해 생성된 로또번호를 이용해 서비스를 제공하는 서비스 제공부(400)를 구비할 수 있다.Lotto number generation system using a support vector machine according to an embodiment of the present invention, the winning
상기 최적숫자 추출부(200)는, 상기 당첨번호 수집부(100)에서 수집된 로또 당첨번호를 빅데이터 머신을 이용해 분석하는 당첨번호 분석부(210); 상기 당첨번호 분석부(210)에서 분석된 데이터를 이용해 추천번호조합을 추출하는 추천번호조합 추출부(220); 상기 당첨번호 분석부(210)에서 분석된 데이터를 이용해 분수데이터를 생성하는 분수데이터 생성부(230); 및 상기 추천번호조합 추출부(220)와 상기 분수데이터 생성부(230)에서 생성된 추천번호조합과 분수데이터를 이용해 최적숫자를 추출하는 추출부(240);를 구비할 수 있다.The optimal
상기 서포트 벡터 머신부(300)는, 상기 최적숫자 추출부(200)를 통해 추출된 최적숫자에 대해 확률도수이론을 적용하는 확률도수 이론부(310); 상기 최적숫자 추출부(200)를 통해 추출된 최적숫자에 대한 옵티마이징을 수행하여 최적화 작업을 수행하는 최적화 작업부(320); 상기 확률도수 이론부(310)와 최적화 작업부(320)를 통해 수신된 데이터를 비교해 입력한 수에 대한 중복여부를 확인하는 중복체크 함수부(330); 상기 중복체크 함수부(330)를 통과한 데이터의 통계패턴을 분석하는 통계패턴분석부(340); 상기 통계패턴분석부(340)를 통과한 데이터들의 이전 통계치에 대한 회귀이론을 적용하여 출연빈도를 분석하는 출연빈도 분석부(350); 상기 통계패턴분석부(340)를 통과한 데이터들의 유사패턴을 판별하고 반복적으로 조합하여 추출하는 패턴판별 추출부(360); 및 최종 로또 당첨번호를 생성하는 랜덤함수부(370);을 구비할 수 있다.The support
본 발명의 실시예에 따른 서포트 벡터 머신 퍼지시스템을 이용한 로또번호 생성방법은, 당첨번호 수집부(100)에서 로또 당첨번호를 수집하여 저장하는 단계; 최적숫자 추출부(200)에서 상기 수집된 당첨번호를 분석하여 최적의 숫자를 추출하는 단계; 서포트 벡터 머신부(300)에서 상기 최적숫자 추출부(200)에서 추출된 데이터를 이용하여 최적화 작업을 수행하는 단계 ; 및 서비스 제공부(400)에서 상기 서포트 벡터 머신부(300)를 통해 생성된 로또번호를 이용해 서비스를 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.A method for generating lottery numbers using a support vector machine fuzzy system according to an embodiment of the present invention includes the steps of collecting and storing lottery winning numbers in the winning
상기 최적숫자 추출부(200)에서 상기 수집된 당첨번호를 분석하여 최적의 숫자를 추출하는 단계는, 상기 당첨번호 수집부(100)에서 수집된 로또 당첨번호를 빅데이터 머신을 이용해 분석하는 단계; 상기 당첨번호 분석부(210)에서 분석된 데이터를 이용해 추천번호조합을 추출하는 단계; 상기 당첨번호 분석부(210)에서 분석된 데이터를 이용해 분수데이터를 생성하는 단계; 및 상기 추천번호조합 추출부(220)와 상기 분수데이터 생성부(230)에서 생성된 추천번호조합과 분수데이터를 이용해 최적숫자를 추출하는 단계;를 구비할 수 있다.The step of extracting the optimal number by analyzing the collected winning numbers by the optimal
상기, 서포트 벡터 머신부(300)에서 상기 최적숫자 추출부(200)에서 추출된 데이터를 이용하여 최적화 작업을 수행하는 단계는, 상기 최적숫자 추출부(200)를 통해 추출된 최적숫자에 대해 확률도수이론을 적용하는 단계; 상기 최적숫자 추출부(200)를 통해 추출된 최적숫자에 대한 옵티마이징을 수행하여 최적화 작업을 수행하는 단계; 상기 확률도수 이론부(310)와 최적화 작업부(320)를 통해 수신된 데이터를 비교해 입력한 수에 대한 중복여부를 확인하는 단계; 상기 중복체크 함수부(330)를 통과한 데이터의 통계패턴을 분석하는 단계; 상기 통계패턴분석부(350)를 통과한 데이터들의 이전 통계치에 대한 회귀이론을 적용하여 출연빈도를 분석하는 단계; 상기 통계패턴분석부(350)를 통과한 데이터들의 유사패턴을 판별하고 반복적으로 조합하여 추출하는 단계; 및 최종 로또 당첨번호를 생성하는 단계;를 구비할 수 있다.The step of performing the optimization operation by using the data extracted from the optimal
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하기로 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 서포트 벡터 머신을 이용한 로또번호 생성시스템을 개략적으로 나타내는 전체구성도이다.1 is an overall configuration diagram schematically showing a system for generating lottery numbers using a support vector machine according to an embodiment of the present invention.
도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 서포트 벡터 머신을 이용한 로또번호 생성시스템은, 당첨번호 수집부(100), 최적숫자 추출부(200), 벡터머신부(300), 및 서비스제공부(400)를 구비할 수있다.As shown in the drawing, the lottery number generation system using the support vector machine according to the embodiment of the present invention, the winning
보다 상세하게는, 상기 당첨번호 수집부(100)는 로또 당첨번호를 수집하여 저장하는 수단이다.More specifically, the winning
또한, 상기 최적숫자 추출부(200)는, 당첨번호에서 수집된 당첨번호를 분석하여 최적의 숫자를 추출할 수 있다.In addition, the optimal
또한, 상기 서포트 벡터 머신부(300)는, 상기 최적숫자 추출부(200)에서 추출된 데이터를 이용하여 최적화 작업을 수행할 수 있다.In addition, the support
또한, 상기 서비스 제공부(400)는, 상기 서포트 벡터 머신부(300)를 통해 생성된 로또번호를 이용해 서비스를 제공할 수 있다.In addition, the
도 2은 도 1에 도시된 로또번호 생성시스템의 최적숫자 추출부 세부구성을 나타내는 구성도이다.FIG. 2 is a block diagram showing a detailed configuration of an optimal number extraction unit of the lottery number generation system shown in FIG. 1.
도면에 도시된 바와 같이, 상기 최적숫자 추출부(200)는, 상기 당첨번호 수집부(100)에서 수집된 로또 당첨번호를 빅데이터 머신을 이용해 분석하는 당첨번호 분석부(210); 상기 당첨번호 분석부(210)에서 분석된 데이터를 이용해 추천번호조합을 추출하는 추천번호조합 추출부(220); 상기 당첨번호 분석부(210)에서 분석된 데이터를 이용해 분수데이터를 생성하는 분수데이터 생성부(230); 및 상기 추천번호조합 추출부(220)와 상기 분수데이터 생성부(230)에서 생성된 추천번호조합과 분수데이터를 이용해 최적숫자를 추출하는 추출부(240);를 구비할 수 있다.As shown in the figure, the optimal
도 3은 도 1에 도시된 로또번호 생성시스템의 벡터머신부 세부구성을 나타내는 구성도이다.3 is a block diagram showing a detailed configuration of a vector machine unit of the lottery number generation system shown in FIG. 1.
도면에 도시된 바와 같이, 상기 서포트 벡터 머신부(300)는, 상기 최적숫자 추출부(200)를 통해 추출된 최적숫자에 대해 확률도수이론을 적용하는 확률도수 이론부(310); 상기 최적숫자 추출부(200)를 통해 추출된 최적숫자에 대한 옵티마이징을 수행하여 최적화 작업을 수행하는 최적화 작업부(320); 상기 확률도수 이론부(310)와 최적화 작업부(320)를 통해 수신된 데이터를 비교해 입력한 수에 대한 중복여부를 확인하는 중복체크 함수부(330); 상기 중복체크 함수부(330)를 통과한 데이터의 통계패턴을 분석하는 통계패턴분석부(340); 상기 통계패턴분석부(340)를 통과한 데이터들의 이전 통계치에 대한 회귀이론을 적용하여 출연빈도를 분석하는 출연빈도 분석부(350); 상기 통계패턴분석부(340)를 통과한 데이터들의 유사패턴을 판별하고 반복적으로 조합하여 추출하는 패턴판별 추출부(360); 및 최종 로또 당첨번호를 생성하는 랜덤함수부(370);을 구비할 수 있다.As shown in the drawing, the support
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 서포트 벡터 머신 퍼지시스템을 이용한 로또번호 생성방법을 개략적으로 나타내는 흐름도이다.4 is a flowchart schematically showing a method for generating lottery numbers using a support vector machine purge system according to an embodiment of the present invention.
도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 서포트 벡터 머신 시스템을 이용한 로또번호 생성방법은, 당첨번호 수집부(100)에서 로또 당첨번호를 수집하여 저장하는 단계; 최적숫자 추출부(200)에서 상기 수집된 당첨번호를 분석하여 최적의 숫자를 추출하는 단계; 서포트 벡터 머신부(300)에서 상기 최적숫자 추출부(200)에서 추출된 데이터를 이용하여 최적화 작업을 수행하는 단계 ; 및 서비스 제공부(400)에서 상기 서포트 벡터 머신부(300)를 통해 생성된 로또번호를 이용해 서비스를 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.As shown in the drawings, a method for generating lottery numbers using a support vector machine system according to an embodiment of the present invention includes the steps of collecting and storing lottery winning numbers in the winning
여기서, 상기 최적숫자 추출부(200)에서 상기 수집된 당첨번호를 분석하여 최적의 숫자를 추출하는 단계는, 상기 당첨번호 수집부(100)에서 수집된 로또 당첨번호를 빅데이터 머신을 이용해 분석하는 단계; 상기 당첨번호 분석부(210)에서 분석된 데이터를 이용해 추천번호조합을 추출하는 단계; 상기 당첨번호 분석부(210)에서 분석된 데이터를 이용해 분수데이터를 생성하는 단계; 및 상기 추천번호조합 추출부(220)와 상기 분수데이터 생성부(230)에서 생성된 추천번호조합과 분수데이터를 이용해 최적숫자를 추출하는 단계;를 구비할 수 있다.Here, the step of extracting the optimal number by analyzing the collected winning numbers in the optimal
또한, 상기 서포트 벡터 머신부(300)에서 상기 최적숫자 추출부(200)에서 추출된 데이터를 이용하여 최적화 작업을 수행하는 단계는, 상기 최적숫자 추출부(200)를 통해 추출된 최적숫자에 대해 확률도수이론을 적용하는 단계; 상기 최적숫자 추출부(200)를 통해 추출된 최적숫자에 대한 옵티마이징을 수행하여 최적화 작업을 수행하는 단계; 상기 확률도수 이론부(310)와 최적화 작업부(320)를 통해 수신된 데이터를 비교해 입력한 수에 대한 중복여부를 확인하는 단계; 상기 중복체크 함수부(330)를 통과한 데이터의 통계패턴을 분석하는 단계; 상기 통계패턴분석부(350)를 통과한 데이터들의 이전 통계치에 대한 회귀이론을 적용하여 출연빈도를 분석하는 단계; 상기 통계패턴분석부(350)를 통과한 데이터들의 유사패턴을 판별하고 반복적으로 조합하여 추출하는 단계; 및 최종 로또 당첨번호를 생성하는 단계;를 구비할 수 있다.In addition, the step of performing the optimization operation by using the data extracted from the optimal
상기와 같이, 본 발명은, 패턴 인식 분야에서 널리 사용되고 있는 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine; SVM)의 확률 출력을 이용해 당첨확률이 높은 로또복권 번호를 제공할 수 있 서포트 벡터 머신 시스템 및 이를 이용한 로또번호 생성방법을 제공하는 효과가 있다.As described above, the present invention is capable of providing a lotto lottery number with a high winning probability using the probability output of a support vector machine (SVM) widely used in the field of pattern recognition, and a support vector machine system and a lotto using the same. It has the effect of providing a number generation method.
지금까지 본 발명에 대해서 상세히 설명하였으나, 그 과정에서 언급한 실시예는 예시적인 것일 뿐이며, 한정적인 것이 아님을 분명히 하고, 본 발명은 이하의 특허청구범위에 의해 제공되는 본 발명의 기술적 사상이나 분야를 벗어나지 않는 범위내에서, 균등하게 대처될 수 있는 정도의 구성요소 변경은 본 발명의 범위에 속한다 할 것이다.Although the present invention has been described in detail so far, it is clear that the embodiments mentioned in the process are only illustrative and not limiting, and the present invention is the technical idea or field of the present invention provided by the following claims. Within the range not departing from, it will be said that component changes to a degree that can be coped with equally fall within the scope of the present invention.
Claims (6)
상기 당첨번호에서 수집된 당첨번호를 분석하여 최적의 숫자를 추출하는 최적숫자 추출부(200);
상기 최적숫자 추출부(200)에서 추출된 데이터를 이용하여 최적화 작업을 수행하는 서포트 벡터 머신부(300); 및
상기 서포트 벡터 머신부(300)를 통해 생성된 로또번호를 이용해 서비스를 제공하는 서비스 제공부(400)를 구비하는 것을 특징으로 하는 서포트 벡터 머신을 이용한 로또번호 생성시스템
The winning number collection unit 100 for collecting and storing the lotto winning numbers;
An optimum number extraction unit 200 for extracting an optimum number by analyzing the winning number collected from the winning number;
A support vector machine unit 300 for performing an optimization operation using the data extracted from the optimum number extraction unit 200; And
Lotto number generation system using a support vector machine, characterized in that it comprises a service providing unit 400 that provides a service using the lottery number generated through the support vector machine unit 300
상기 당첨번호 수집부(100)에서 수집된 로또 당첨번호를 빅데이터 머신을 이용해 분석하는 당첨번호 분석부(210);
상기 당첨번호 분석부(210)에서 분석된 데이터를 이용해 추천번호조합을 추출하는 추천번호조합 추출부(220);
상기 당첨번호 분석부(210)에서 분석된 데이터를 이용해 분수데이터를 생성하는 분수데이터 생성부(230); 및
상기 추천번호조합 추출부(220)와 상기 분수데이터 생성부(230)에서 생성된 추천번호조합과 분수데이터를 이용해 최적숫자를 추출하는 추출부(240);를 구비하는 것을 특징으로 하는 서포트 벡터 머신을 이용한 로또번호 생성시스템
The method according to claim 1, wherein the optimal number extraction unit 200,
A winning number analysis unit 210 for analyzing the lottery winning numbers collected by the winning number collection unit 100 using a big data machine;
A recommendation number combination extraction unit 220 for extracting a recommendation number combination using the data analyzed by the winning number analysis unit 210;
A fractional data generation unit 230 for generating fractional data using the data analyzed by the winning number analysis unit 210; And
And an extraction unit 240 for extracting an optimal number using the recommendation number combination and fraction data generated by the recommendation number combination extraction unit 220 and the fraction data generation unit 230. A support vector machine comprising: Lotto number generation system using
상기 최적숫자 추출부(200)를 통해 추출된 최적숫자에 대해 확률도수이론을 적용하는 확률도수 이론부(310);
상기 최적숫자 추출부(200)를 통해 추출된 최적숫자에 대한 옵티마이징을 수행하여 최적화 작업을 수행하는 최적화 작업부(320);
상기 확률도수 이론부(310)와 최적화 작업부(320)를 통해 수신된 데이터를 비교해 입력한 수에 대한 중복여부를 확인하는 중복체크 함수부(330);
상기 중복체크 함수부(330)를 통과한 데이터의 통계패턴을 분석하는 통계패턴분석부(340);
상기 통계패턴분석부(340)를 통과한 데이터들의 이전 통계치에 대한 회귀이론을 적용하여 출연빈도를 분석하는 출연빈도 분석부(350);
상기 통계패턴분석부(340)를 통과한 데이터들의 유사패턴을 판별하고 반복적으로 조합하여 추출하는 패턴판별 추출부(360); 및
최종 로또 당첨번호를 생성하는 랜덤함수부(370);을 구비하는 것을 특징으로 하는 서포트 벡터 머신을 이용한 로또번호 생성시스템
The method according to claim 1, wherein the support vector machine unit 300,
A probability frequency theory unit 310 for applying a probability frequency theory to the optimum number extracted through the optimum number extraction unit 200;
An optimization operation unit 320 for performing an optimization operation by performing optimization on the optimum number extracted through the optimum number extraction unit 200;
An overlap check function unit 330 that compares the data received through the probability frequency theory unit 310 and the optimization operation unit 320 to check whether or not the input number is overlapped;
A statistical pattern analysis unit 340 for analyzing a statistical pattern of data that has passed through the redundancy check function unit 330;
A contribution frequency analysis unit 350 for analyzing a contribution frequency by applying a regression theory to a previous statistical value of the data passing through the statistical pattern analysis unit 340;
A pattern discrimination extracting unit 360 for discriminating and repetitively combining and extracting similar patterns of the data passing through the statistical pattern analysis unit 340; And
Lotto number generation system using a support vector machine comprising; a random function unit 370 for generating a final lotto winning number
최적숫자 추출부(200)에서 상기 수집된 당첨번호를 분석하여 최적의 숫자를 추출하는 단계;
서포트 벡터 머신부(300)에서 상기 최적숫자 추출부(200)에서 추출된 데이터를 이용하여 최적화 작업을 수행하는 단계 ; 및
서비스 제공부(400)에서 상기 서포트 벡터 머신부(300)를 통해 생성된 로또번호를 이용해 서비스를 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 서포트 벡터 머신 퍼지시스템을 이용한 로또번호 생성방법
Collecting and storing lottery winning numbers in the winning number collection unit 100;
Extracting an optimal number by analyzing the collected winning numbers in the optimal number extracting unit 200;
Performing an optimization operation using the data extracted from the optimal number extraction unit 200 by the support vector machine unit 300; And
A method for generating lottery numbers using a support vector machine fuzzy system comprising;
상기 당첨번호 수집부(100)에서 수집된 로또 당첨번호를 빅데이터 머신을 이용해 분석하는 단계;
상기 당첨번호 분석부(210)에서 분석된 데이터를 이용해 추천번호조합을 추출하는 단계;
상기 당첨번호 분석부(210)에서 분석된 데이터를 이용해 분수데이터를 생성하는 단계; 및
상기 추천번호조합 추출부(220)와 상기 분수데이터 생성부(230)에서 생성된 추천번호조합과 분수데이터를 이용해 최적숫자를 추출하는 단계;를 구비하는 것을 특징으로 하는 서포트 벡터 머신 퍼지시스템을 이용한 로또번호 생성방법
The method of claim 4, wherein the extracting the optimal number by analyzing the collected winning numbers in the optimal number extraction unit 200,
Analyzing the lottery winning numbers collected by the winning number collection unit 100 using a big data machine;
Extracting a recommended number combination by using the data analyzed by the winning number analysis unit 210;
Generating fractional data using the data analyzed by the winning number analysis unit 210; And
Extracting the optimal number using the recommended number combination and fraction data generated by the recommendation number combination extraction unit 220 and the fraction data generation unit 230; using a support vector machine purge system, comprising: How to create a lotto number
상기 최적숫자 추출부(200)를 통해 추출된 최적숫자에 대해 확률도수이론을 적용하는 단계;
상기 최적숫자 추출부(200)를 통해 추출된 최적숫자에 대한 옵티마이징을 수행하여 최적화 작업을 수행하는 단계;
상기 확률도수 이론부(310)와 최적화 작업부(320)를 통해 수신된 데이터를 비교해 입력한 수에 대한 중복여부를 확인하는 단계;
상기 중복체크 함수부(330)를 통과한 데이터의 통계패턴을 분석하는 단계;
상기 통계패턴분석부(350)를 통과한 데이터들의 이전 통계치에 대한 회귀이론을 적용하여 출연빈도를 분석하는 단계;
상기 통계패턴분석부(350)를 통과한 데이터들의 유사패턴을 판별하고 반복적으로 조합하여 추출하는 단계; 및
최종 로또 당첨번호를 생성하는 단계;를 구비하는 것을 특징으로 하는 서포트 벡터 머신 퍼지시스템을 이용한 로또번호 생성방법The method according to claim 5, The step of performing the optimization operation by using the data extracted from the optimal number extraction unit 200 in the support vector machine unit 300,
Applying a probability frequency theory to the optimum number extracted through the optimum number extraction unit 200;
Performing an optimization operation by performing optimization on the optimum number extracted through the optimum number extraction unit 200;
Comparing the data received through the probability frequency theory unit 310 and the optimization operation unit 320 to check whether or not the input number is duplicated;
Analyzing a statistical pattern of the data passing through the redundancy check function unit 330;
Analyzing a contribution frequency by applying a regression theory to a previous statistical value of the data passing through the statistical pattern analysis unit 350;
Determining a similar pattern of the data passing through the statistical pattern analysis unit 350 and repeatedly combining and extracting; And
Generating a final lotto winning number; Lotto number generation method using a support vector machine fuzzy system, characterized in that it comprises
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190038227A KR20200116633A (en) | 2019-04-02 | 2019-04-02 | Support Vector Machine System and Lotto Numnber Generating Method Using The Same |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190038227A KR20200116633A (en) | 2019-04-02 | 2019-04-02 | Support Vector Machine System and Lotto Numnber Generating Method Using The Same |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20200116633A true KR20200116633A (en) | 2020-10-13 |
Family
ID=72884987
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020190038227A KR20200116633A (en) | 2019-04-02 | 2019-04-02 | Support Vector Machine System and Lotto Numnber Generating Method Using The Same |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20200116633A (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102253647B1 (en) * | 2021-01-28 | 2021-05-18 | 선우커뮤니티(주) | Lotto number analysis system using stock nonlinear time series analysis method |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20140097759A (en) | 2013-01-30 | 2014-08-07 | 엄현수 | The method of supplying lotto lottery lucky magic number using multiple intelligence information system |
-
2019
- 2019-04-02 KR KR1020190038227A patent/KR20200116633A/en unknown
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20140097759A (en) | 2013-01-30 | 2014-08-07 | 엄현수 | The method of supplying lotto lottery lucky magic number using multiple intelligence information system |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102253647B1 (en) * | 2021-01-28 | 2021-05-18 | 선우커뮤니티(주) | Lotto number analysis system using stock nonlinear time series analysis method |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105574098B (en) | The generation method and device of knowledge mapping, entity control methods and device | |
| Creel | Transparency in complex computational systems | |
| Khot et al. | Text modular networks: Learning to decompose tasks in the language of existing models | |
| Schelter et al. | Fairprep: Promoting data to a first-class citizen in studies on fairness-enhancing interventions | |
| Musz et al. | Visual statistical learning is not reliably modulated by selective attention to isolated events | |
| Bahaadini et al. | Deep multi-view models for glitch classification | |
| Powell et al. | I tried a bunch of things: the dangers of unexpected overfitting in classification | |
| US20180336580A1 (en) | Evaluation device, evaluation method, and storage medium | |
| CN110135193A (en) | A kind of data desensitization method, device, equipment and computer readable storage medium | |
| Sharma et al. | Data mining classification techniques to assign individual personality type and predict job profile | |
| CN111046176A (en) | Countermeasure sample generation method and device, electronic equipment and storage medium | |
| CN106933689A (en) | A kind of method and apparatus for computing device | |
| Kampouridis et al. | Heuristic procedures for improving the predictability of a genetic programming financial forecasting algorithm | |
| Thiem | Mill's Methods, Induction, and Case Sensitivity in Qualitative Comparative Analysis: A Comment on Hug (2013). | |
| CN114037545A (en) | Client recommendation method, device, equipment and storage medium | |
| Faliszewski et al. | Multiwinner rules with variable number of winners | |
| KR20200116633A (en) | Support Vector Machine System and Lotto Numnber Generating Method Using The Same | |
| EP3576024A1 (en) | Accessible machine learning | |
| US20220138584A1 (en) | Artificial content identification using subset scanning over generative model activations | |
| Kristensen-McLachlan et al. | Chatbots Are Not Reliable Text Annotators | |
| Frenken et al. | Cognitive processes behind the shooter bias: Dissecting response bias, motor preparation and information accumulation | |
| Janikow | Fuzzy decision forest | |
| CN113902302B (en) | Data analysis method, device, equipment and storage medium based on artificial intelligence | |
| Mikheenkova et al. | Specification of the JSM intelligent system | |
| Stahl | RRI in Industry |