文献

J-GLOBAL ID：201302258548874507   整理番号：13A1145177

学習オートマトンに基づく新しい多クラス分類装置の提案

Presenting a new multiclass classifier based on learning automata

著者 (3件)： AFSHAR Sorour (Dep. of Computer Engineering, Dezful Branch, Islamic Azad Univ., Dezful, IRN) ,  MOSLEH Mohammad (Dep. of Computer Engineering, Dezful Branch, Islamic Azad Univ., Dezful, IRN) ,  KHEYRANDISH Mohammad (Dep. of Computer Engineering, Dezful Branch, Islamic Azad Univ., Dezful, IRN)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 104  ページ： 97-104  発行年： 2013年03月15日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： パターン認識のさまざまな従来手法の中で,統計的手法が最も集中的に研究され,実際に使用されている。本論文では,学習オートマトンに基づく多クラス分類のためのMLACという新しい分類装置を提案した。軟判定法を使用した提案分類装置は,解空間における最適な超平面を見つけ出すことができ,互いから利用可能なクラスを良く分離することができる。著者等は,IRIS,WINEおよびGLASSを含むいくつかの多クラスのデータセット上で,MLAC分類装置をテストした。これらのデータセットは,ftp.ics.uci.edu/pub/machine-learning-databasesを介して,カリフォルニア大学アーバイン校で利用可能である。結果は,以前の学習オートマトンベースの分類装置と比較して,より精度が高くより少ない実行時間を持つ,有意な改善を示した。また,提案したMLAC分類装置の性能を評価するために,これらのデータセット上でのk近傍法,多層パーセプトロン,遺伝的分類器,および粒子群分類装置などの従来の分類装置と,精度の点で比較した。得られた結果は,提案したMLAC分類が,分類の精度を向上させるだけでなく,時間計算量を低減することも示した。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *オートマトン ,  機械学習 ,  *分類 ,  *分類装置 ,  解析 ,  パターン分類 ,  軟判定復号法
準シソーラス用語： パターン分析 ,  *学習オートマトン ,  *多クラス分類

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習オートマトン ,  多クラス分類 ,  提案