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J-GLOBAL ID：201702274535404982   整理番号：17A0757609

分散に基づくLCS種々の抽象レベルルールの抽出【Powered by NICT】

Extracting Different Abstracted Level Rule with Variance-Based LCS

著者 (6件)： Zhang Caili ,  Tatsumi Takato ,  Nakata Masaya ,  Takadama Keiki ,  Sato Hiroyuki ,  Kovacs Tim
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SCIS&ISIS  ページ： 160-165  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： X CS SACと呼ばれる分散ベース学習分類子システム,二つの異なる抽象化レベル規則(すなわち分類器)を抽出するためにを拡張した。X CS SACは,一般性を,それら自身のパラメータに依存する分類器を進化させるために試みたので,このような試みは多くの特定分類器(即ち少ない#の分類器)を生成をもたらした。不適切な一般化のために,分類器のいくつかは人間に理解可能ではないかもしれない。この問題を克服するために,LCSは,与えられた問題の傾向を理解するために,特異的および一般的な規則は,わずか二個の異なる抽象化レベルルールの抽出に焦点を当てた。具体的には,特定のルールは限られた状況で利用されているだけであるが,それらは非常に高精度であるが,一般的な規則は広く利用可能であるが,それらは正確ではない。実験結果は,著者らのLCSはX CS SACと比較して適切に特異的および一般的な両規約を抽出するために成功したことを示した。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： 人間 ,  *普遍性
準シソーラス用語： 高精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： LCS ,  抽象 ,  ルール