文献

J-GLOBAL ID：201102298459381650   整理番号：11A1280201

故障診断におけるその応用によるコストに敏感な確率論的ニューラルネットワーク

Cost-sensitive probabilistic neural network with its application in fault diagnosis

著者 (4件)： Tang Mingzhu (School of Information Sci. and Engineering,Central South Univ., Changsha) ,  Yang Chunhua (School of Information Sci. and Engineering,Central South Univ., Changsha) ,  Gui Weihua (School of Information Sci. and Engineering,Central South Univ., Changsha) ,  Xie Yongfang (School of Information Sci. and Engineering,Central South Univ., Changsha)
資料名： Kongzhi yu Juece  (Kongzhi yu Juece)
巻： 25  号： 7  ページ： 1074-1078  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2107A  ISSN： 1001-0920  CODEN： KYJUEF  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： 最も最初の分類アルゴリズムは,エラー率を最小にすることを追求したが,一方では,誤分類エラーとアンバランスなデータセットのタイプの間の差異を無視した。したがって,コストに敏感な確率論的ニューラルネットワーク(CSPNN)を,本論文における問題のために提案して,それにおいて,コストに敏感な機構を確率論的ニューラルネットワークに導入した。CS-PNNは,予想されるコストを最小にすることに照準を定めて,誤分類率を,期待値コストによって置き換えた。新規例の分類ラベルを,予想されるコストを最小にすることに基づいて,ベイズ判定を用いて予測した。このアルゴリズムの有効性を,German Creditの産業的データとデータセットによって証明した。実験結果は,CS-PNNが故障に関する高い認証,一般化の強い性能および短いモデリング時間によって特性評価したことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *故障診断 ,  *確率論 ,  原価 ,  集合 ,  モデリング ,  置換 ,  キャラクタリゼーション
準シソーラス用語： コスト ,  データセット ,  特性評価

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 故障診断 ,  応用 ,  ニューラルネットワーク