文献

J-GLOBAL ID：201602246585582111   整理番号：16A0955750

粒子群最適化(PSO)の生物に基づくオミックスデータ分類のモデル選択が【JST・京大機械翻訳】

Model selection based on particle swarm optimization for omics data classification

著者 (4件)： Yang Junshan (College of Information Engineering, Shenzhen University) ,  Ji Zhen (College of Information Engineering, Shenzhen University) ,  Xie Weixin (College of Information Engineering, Shenzhen University) ,  Zhu Zexuan (College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University)
資料名： Shenzhen Daxue Xuebao. Ligong Ban  (Shenzhen Daxue Xuebao. Ligong Ban)
巻： 33  号： 3  ページ： 264-271  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2979A  ISSN： 1000-2618  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： 生物学的及びプロテオミクスデータに普遍的に存在する小サンプルとサンプル分布不平衡問題に対して,提案した粒子スウォーム最適化(PSO)最適化分類モデル選択アルゴリズムに基づく。粒子の速度と位置に対して反復更新を行うことにより,粒子個体群の生物学データの最適分類性能を目標として達成し,このアルゴリズムにおける粒子コードは、特徴選択モデル試料の平衡モデルと分類モデルとハイパーパラメータをから構成され,モデルの組合せと,超パラメータの最適解を得た。8群の実生物学データセット上の実験結果にモデルを選択するためのアルゴリズムを提案する,人為的選択に及ぼす主観的偏差を避けることができる,最適分類性能と安定性の向上を示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  個体群 ,  アルゴリズム ,  特徴選択
準シソーラス用語： 最適解 ,  ハイパーパラメータ ,  平衡モデル ,  分類モデル ,  粒子スウォーム ,  *モデル選択 ,  *データ分類 ,  *オミックス ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： omics dataset ,  particle swarm optimization ,  data sampling ,  feature selection ,  classification model ,  model selection ,  data mining

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 粒子群最適化 ,  PSO ,  生物 ,  オミックス ,  データ分類 ,  モデル選択