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J-GLOBAL ID：201602298761777281   整理番号：16A0885487

相補的情報エントロピーの分類器を用いて差異測定方法を統合した。【JST・京大機械翻訳】

A Novel Measure Method for Diversity of Classifier Integrations Using Complement Information Entropy

著者 (4件)： Zhao Junyang (Staff Room 202, The Second Artillery Engineering University) ,  Han Chongzhao (School of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University) ,  Han Deqiang (School of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University) ,  Zhang Chunxia (School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University)
資料名： Xi’an Jiaotong Daxue Xuebao  (Xi'an Jiaotong Daxue Xuebao)
巻： 50  号： 2  ページ： 13-19  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0363A  ISSN： 0253-987X  CODEN： HCTPDW  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： 多重分類器システムの差異評価におけるファジィデータの問題を直接扱うことはできない,1つの集積相補情報エントロピーの分類器を用いて差異(CIE)を測定する方法を提案した。まず訓練データを利用し,そしてテストデータに対して分類を行い,分類結果を組み合わせて分類データ空間を逐次的に生成する一連の分類器を生成した;次にファジィ関係の条件下での相補的情報エントロピー分類データ空間と意味のない情報量を決定し,この情報量によって判断するベース分類装置間の差異を採用した;最後に,ベース分類装置を加えた後にデータ空間を差別的に増加して分類器選択の基本的指針として,CIEを検証メトリクス差異と統合して分類精度の間の関係のための統合分類器システムを構築した。実験結果は・Q・統計方法と比較して,CIEの方法を利用して,平均2.03%の分類精度が向上した統合する分類器を統合を行い,分類器システムの集積規模が約17%減少し,また,統合システムの多様化とデータ処理の能力を増大することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 多様化 ,  データ処理 ,  曖昧さ ,  情報量 ,  集中方式 ,  *分類装置
準シソーラス用語： 分類精度 ,  試験データ ,  訓練データ ,  多重分類器システム ,  *情報エントロピー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： classifier ensemble ,  diversity ,  complement information entropy ,  fuzzy relation

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 情報エントロピー ,  分類器 ,  差異 ,  測定方法 ,  統合