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J-GLOBAL ID：201102217105962338   整理番号：11A1035171

近隣ラフ集合に基づくサポートベクベクトル分類装置の研究

Research of Support Vector Classifier Based on Neighborhood Rough Set

著者 (3件)： HAN Hu (School of Mathematics,Physics and Software Engineering,Lanzhou Jiaotong Univ., Gansu, Lanzhou) ,  DANG Jian-wu (School of Electronic and Information Engineering,Lanzhou Jiaotong Univ., Gansu, Lanzhou) ,  REN En-en (School of Electronic and Information Engineering,Lanzhou Jiaotong Univ., Gansu, Lanzhou)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 37  号： 2  ページ： 229-231,285  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： サポートベクトルマシンは,高次元で大規模な訓練集合に直接対処することができず,異常サンプルに敏感で,近隣ラフ集合に基づく改良型サポートベクトル分類装置を提案した。本論文で,データ前処理を2つの異なる側面からの訓練集合上で行い,一方では,近隣ラフ集合を用いてこれらのサンプルを境界で見つけ,削減した訓練集合を獲得し,同時に,過剰学習に至るだけでなく,一般化能力も低下させるそれらの異常サンプルを削除して,他方では,属性還元を行い,様々な特性がそれぞれ異なる影響を分類に及ぼすため,属性有意性に基づいて特徴重みづけをインポートした。最後に,総合的現実のデータセットを用いたいくつかの比較実験によって,この方式の性能と有効性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ベクトル ,  *ラフ集合 ,  *分類装置 ,  研究 ,  サポートベクトルマシン ,  輸入 ,  学習 ,  試料
準シソーラス用語： インポート ,  過剰学習 ,  サンプル

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ラフ集合 ,  分類装置 ,  研究