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J-GLOBAL ID：201702280049729625   整理番号：17A0379569

ID3SMOTEアルゴリズムに基づく質量事故予測【Powered by NICT】

Mass Incidents Prediction Based on ID3-SMOTE Algorithm

著者 (3件)： Shi Tuo ,  Wei Xinlei ,  Shao Xufen
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CyberC  ページ： 115-118  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： 電流国内質量事故は,組織化された,複雑な政治的および暴力の特性として示した,社会の調和と安定性に重大な影響を及ぼす。科学的方法による質量事故の発生を防止するための有効な方法である。過去において,質量事故の早期予測法は定性分析または簡単な定量分析法を中心にした,担体として科学的で信頼性のあるデータを含まない。本論文では,ID3ディシジョンツリーは現在中国の質量事故実データを用いた予測質量事故のために導入された各群事象の危険レベルを予測する機能を実現した。正解率を改善し,データ不均衡problermsを克服するために,SMOTEと呼ばれるアルゴリズムのさらなる最適化を試みた。実験結果は,このアプローチにより大きく促進した。機械学習のアイデアは,質量事象早期警報の分野に導入し,事故質量予測地域における破壊的意味,政府によって行うことができるより正確な決定を意味した。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： ディシジョンツリー ,  電流 ,  最適化 ,  定量分析 ,  中華人民共和国 ,  暴力行為 ,  機械学習 ,  キャリア ,  予測技法 ,  警報 ,  信頼性 ,  *アルゴリズム ,  定性分析
準シソーラス用語： 不均衡 ,  正解率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： アルゴリズム ,  質量 ,  事故 ,  予測