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J-GLOBAL ID：200902253418182110   整理番号：08A1224155

自己組織化漸進ニューラルネットワークに基づく高速最近傍分類器

A fast nearest neighbor classifier based on self-organizing incremental neural network

著者 (2件)： SHEN Furao (The State Key Lab. for Novel Software Technol., Nanjing Univ., Nanjing, 210093, CHN) ,  HASEGAWA Osamu (Imaging Sci. and Engineering Lab., Tokyo Inst. of Technol., JPN)
資料名： Neural Networks  (Neural Networks)
巻： 21  号： 10  ページ： 1537-1547  発行年： 2008年12月 
JST資料番号： T0698A  ISSN： 0893-6080  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高速プロトタイプベース近傍分類器を導入した。提案した調整SOINN分類器(ASC)はSOINN(自己組織化漸進ニューラルネットワーク)に基づいており,決定境界を決定するのに必要なプロトタイプ数を自動的に学習し,古い学習済みの情報を破壊することなく新しい情報を学習する。ノイズ汚染学習データに対してロバストであり,極めて高速の分類を実現する。実験においては,いくつかの人工データセットと実世界データセットを用いて,ASCを示した。また,分類誤り,圧縮率,高速化係数に関して,ASCを他のプロトタイプベース分類器と比較した。その結果は,ASCは最善の性能を有し,極めて効率的な分類器であることを示した。Copyright 2008 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *自己組織化 ,  *ニューラルネットワーク ,  *パターン分類 ,  プロトタイプ ,  分類装置 ,  ロバスト性 ,  圧縮率 ,  性能評価 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： 最近傍問題 ,  分類学習 ,  分類器

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自己組織化 ,  ニューラルネットワーク ,  分類器