文献

J-GLOBAL ID：201702246359501973   整理番号：17A0200079

局所最適化に基づく多クラス分類アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-class Classification Algorithm Based on Local Optimization

著者 (3件)： Shan Jin (Department of Information and Computing Science, Chengdu Technological University) ,  Liu Minggang (Department of Information and Computing Science, Chengdu Technological University) ,  Luo Kan (Department of Information and Computing Science, Chengdu Technological University)
資料名： Kongzhi Gongcheng  (Kongzhi Gongcheng)
巻： 23  号： 10  ページ： 1607-1611  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2953A  ISSN： 1671-7848  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： 従来のマルチ分類問題における一般化されたバイアスと不均衡を解決するために,互通信Shangとサポートベクトルデータ記述(SVDD)の分類原理に基づいて,改良局所的SVDD分類アルゴリズム,すなわちEL-SVDDアルゴリズムを設計した。まず第一に,局所的サンプル情報をキャリアとして,互通信Shangのパラメータ値を計算した。第二に,多次元空間球体において,試験データの情報を,互通信Shangパラメータ値によって分類した。最後に,試験サンプルサイズと互通信Shangパラメータ値を総合的に分析し,SVDDアルゴリズムにおけるC値を再解釈した。実験結果は,EL-SVDDアルゴリズムが実行可能性だけでなく,効果的に安定性を向上することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： キャリア ,  *アルゴリズム ,  高次元 ,  通信 ,  バイアス
準シソーラス用語： 試験データ ,  *分類アルゴリズム ,  不均衡 ,  *多クラス分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： SVDD ,  mutual communication entropy ,  multi-class classification ,  C value

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 局所最適化 ,  多クラス分類 ,  アルゴリズム