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J-GLOBAL ID：201502205464811754   整理番号：15A1176281

変化幅因子RBF(動径基底関数)ネットワークに基づく大規模データセットのための分類法【Powered by NICT】

A Classification Method for Large Data Sets Based on the Changing Width Factor RBF Networks

著者 (1件)： Wang Bing (Information Office,Univ. of Shanghai for Sci. and Technol., Shanghai)
資料名： Weidianzixue yu Jisuanji  (Weidianzixue yu Jisuanji)
巻： 32  号： 6  ページ： 112-115  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2387A  ISSN： 1000-7180  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： 変化幅因子に基づくRBF(動径基底関数)ネットワークの構築アルゴリズムは,分類精度を改善し,RBF(動径基底関数)ネットワークの収束時間を短縮する方法を提案する。widith factorσとして減法中心と試料に基づいて,soσcanクラスタリング中心の最適化による自己適応的に更新される。マルチクラスサポートベクターマシン,Gauseian関数に基づくRBF(動径基底関数)ネットワークモデルの変化幅因子とこの方法モデルのRBFモデルクラスタリングアルゴリズムは乳癌,ワインと母音と命名した三種類の大規模データセットを分類し,分類精度と収束時間の比較を行うために使用される。結果は,このアルゴリズムが分類精度と収束速度を大幅に改善できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 母音 ,  減算 ,  *動径基底関数 ,  アルゴリズム ,  クラスタ化 ,  *ネットワーク ,  乳房腫瘍 ,  最適化 ,  ぶどう酒
準シソーラス用語： 収束速度 ,  ネットワークモデル ,  自己適応 ,  分類精度 ,  *分類法 ,  *大規模データセット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 因子 ,  RbF ,  動径基底関数 ,  大規模データセット ,  分類法