文献

J-GLOBAL ID：201702256979980389   整理番号：17A0450045

知識は速度に基づく属性重要性測度とその性能解析を変化させる【Powered by NICT】

Knowledge change rate-based attribute importance measure and its performance analysis

著者 (3件)： Jin Chenxia (School of Economics and Management, Hebei University of Science and Technology, Shijiazhuang 050018, PR China) ,  Li Fachao (School of Economics and Management, Hebei University of Science and Technology, Shijiazhuang 050018, PR China) ,  Hu Qihui (School of Economics and Management, Hebei University of Science and Technology, Shijiazhuang 050018, PR China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 119  ページ： 59-67  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： 属性重要度尺度は,データ系の低次元化と,多属性意思決定のようなアプローチが重要である。本論文では,ファジィ測度の構造的特徴を有する知識変化速度に基づく属性重要度尺度,BCKCR AIMと略記を提示した。理論構築戦略と構造的特徴とそれに続くBCKCR AIMを構築に関する所見を検討した。最後に,いくつかの例およびUCIデータ集合に対する実験結果は,BCKCR AIMおよび他の属性重要度測度間の関係と相違を示した。測度の利点は,属性重要性を反映していると判定クラスと知識の下限と上限近似間の知識変化と関連する特徴を記述するために設定された特性変化を使用することである。著者らの方法では,実行可能性と解釈可能性を向上させることができる,BCKCR AIMは属性減少,特徴抽出,情報融合,エキスパートシステムなどの方法に広く応用されている。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： 特徴抽出 ,  *性能分析 ,  エントロピー ,  構造特性 ,  次元縮小 ,  近似法 ,  エキスパートシステム ,  多基準意思決定 ,  *測度 ,  知識獲得 ,  ファジィ測度
準シソーラス用語： 情報フュージョン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 意思決定システム ,  ファジィ測度 ,  知識獲得 ,  エントロピー ,  重要な尺度

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 知識 ,  属性 ,  重要性 ,  測度 ,  性能解析