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J-GLOBAL ID：201702261778893071   整理番号：17A0115521

パーティクルスワーム最適化の調査とランダムフォレストに基づく土地被覆分類【Powered by NICT】

A survey of particle swarm optimization and random forest based land cover classification

著者 (3件)： Shahana K (Galgotias University, Greater Noida) ,  Ghosh Subhajit (Galgotias University, Greater Noida) ,  Jeganathan C. (Birla Institute of Technology, Mesra (Ranchi))
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICCCA  ページ： 241-245  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 調査の主目的は,増強された高度に正確な土地被覆分類モデルを達成するためにランダムフォレスト(RF)およびパーティクルスワーム最適化(PSO)のような新たな分類器と衛星画像への応用を研究することである。RFはアンサンブル型投票に基づく機械学習アルゴリズムである。RFアルゴリズムは,オブジェクト指向アルゴリズムの場合のように画素集合の代わりに分類のための単一ピクセルを考察した。粒子群最適化は,鳥の群の群応答に基づく複雑な数値関数を最適化するための進んだが単純な探索戦略である。群知能の集団ベースプロセスである。本論文では,PSO(粒子群最適化)とRFアルゴリズムの性能を研究した文献調査である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 衛星利用画像 ,  投票 ,  画素 ,  文献調査 ,  学習アルゴリズム ,  *最適化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 群知能 ,  探索戦略 ,  オブジェクト指向 ,  *土地被覆分類 ,  *ランダムフォレスト ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： パーティクルスワーム最適化 ,  調査 ,  ランダムフォレスト ,  土地被覆分類