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J-GLOBAL ID：201702230885471259   整理番号：17A0170869

近傍分類に基づくインクリメンタル学習分類アルゴリズムの研究【JST・京大機械翻訳】

Research on incremental learning classification algorithm based on near neighbor

著者 (4件)： Ye Qing (College of Electrical and Information Engineering, Changsha University of Science and Technology) ,  Lu Zihao (College of Electrical and Information Engineering, Changsha University of Science and Technology) ,  Zhou Jie (College of Electrical and Information Engineering, Changsha University of Science and Technology) ,  Song Zan (College of Electrical and Information Engineering, Changsha University of Science and Technology)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 52  号： 20  ページ： 154-157  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 分類装置学習の新しいサンプル知識の問題を解決するために,近傍アルゴリズムに基づく増分学習アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは,最近傍アルゴリズムに基づいて,最初にサンプルと標準サンプルの間の整合度を計算して,最適マッチングサンプルと次善サンプルを見つけ,次に,類似度閾値と比較することによってクラス内学習かクラス学習かを決定した。アルゴリズムはUCIの標準データセットを用いて実験を行い,車両認識シミュレーションに適用し,その結果はこのアルゴリズムの有効性を実証した。実験により,分類精度に対する整合度閾値の選択と初期化サンプル数の選択の影響を調べた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  シミュレーション ,  *アルゴリズム ,  学習アルゴリズム ,  分類装置
準シソーラス用語： 分類精度 ,  類似度 ,  *分類アルゴリズム ,  *インクリメンタル学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： incremental learning ,  nearest neighbor algorithm ,  matching degree

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 近傍 ,  分類 ,  インクリメンタル学習 ,  分類アルゴリズム ,  研究