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J-GLOBAL ID：201702266433602835   整理番号：17A0259485

相互情報量に基づく不平衡分類法を用いて希少スペクトルを識別した。【JST・京大機械翻訳】

Distinguishing the Rare Spectra with the Unbalanced Classification Method Based on Mutual Information

著者 (3件)： Liu Zhongbao (School of Computer and Control Engineering, North University of China) ,  Ren Juanjuan (NAOC, Chinese Academy of Sciences) ,  Kong Xiao (National Astronomical Observatories, Chinese Academy of Sciences)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 36  号： 11  ページ： 3746-3751  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大きな恒星スペクトルから希少スペクトルを発見することは天文学研究の重要な課題の一つである。一般スペクトルと比較して,希少スペクトルの数は少ないため,従来の分類方法は正常に動作できない。この理由は,これらの手法が分類決定の際には希少スペクトルに対してより多くの関心を持たないだけでなく,分類の精度に注目しているためであると考えられる.このため、現在の分類方法をまとめた上で、相互情報量と決定木との関係を深く分析し、相互情報量に基づくコスト欠損決定木を提案した。SDSS DR8中のK型、F型、G型及びM型星型スペクトルの比較実験により、従来の分類方法と比べ、提案方法は希少スペクトル識別の任務をうまく完成できることが明らかになった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 天文学 ,  ディシジョンツリー ,  *スペクトル ,  比較試験 ,  *相互情報量
準シソーラス用語： 恒星スペクトル ,  *分類法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Unbalanced classification ,  Mutual information ,  Rare spectra ,  Decision tree

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 相互情報量 ,  不平衡 ,  分類法 ,  スペクトル ,  識別