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J-GLOBAL ID：201702211001677381   整理番号：17A0473828

時系列のための分類ルールの抽出と最適化:病院データへの応用【Powered by NICT】

Extraction and optimization of classification rules for temporal sequences: Application to hospital data

著者 (7件)： Vandromme M. (Alicante, 50 Rue Philippe de Girard, 59113 Seclin, France) ,  Vandromme M. (CRIStAL, UMR 9189, University of Lille, CNRS, Centrale Lille, France) ,  Jacques J. (Alicante, 50 Rue Philippe de Girard, 59113 Seclin, France) ,  Taillard J. (Alicante, 50 Rue Philippe de Girard, 59113 Seclin, France) ,  Hansske A. (Hospital Group of the Lille Catholic Institute (GHICL), Lomme, France) ,  Jourdan L. (CRIStAL, UMR 9189, University of Lille, CNRS, Centrale Lille, France) ,  Dhaenens C. (CRIStAL, UMR 9189, University of Lille, CNRS, Centrale Lille, France)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 122  ページ： 148-158  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 属性タイプ(数値,二成分,記号,時間)の混合物を特徴とする不均一時間データに教師つき分類の問題に焦点を当てた。述語として非時期属性と時間的事象の配列の両方を使うように設計分類規則のためのモデルを提案した。も大規模病院の情報システムから抽出した実際のデータセットにおけるそのようなルールをマイニングするための効率的な局所探索メタヒューリスティックアルゴリズムを提案した。MOSC(多目的配列分類器),提案したアルゴリズムはこれらの実際のデータセットでの標準分類器と以前の研究と比較し,著しく良好な分類性能を示した。が医学的応用を念頭に置いて設計された,提案されたアプローチは一般的であり,他の応用分野からの問題に用いることができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  情報システム ,  *病院 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： 大規模病院 ,  述語 ,  *分類ルール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： データマイニング ,  分類 ,  時間データ ,  Optimization

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 時系列 ,  分類ルール ,  最適化 ,  病院 ,  応用