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J-GLOBAL ID：201702212394876995   整理番号：17A1400452

データ分類のためのPSO(粒子群最適化)とDEアルゴリズムの新しいハイブリッドモデル【Powered by NICT】

A new hybrid model of PSO and DE algorithm for data classification

著者 (2件)： Teekeng Wannaporn (Business Information System, Rajamangala University of Technology Lanna, Chiang Mai, Thailand) ,  Unkaw Pornkid (Information System, Rajamangala University of Technology Phra Nakhon, Bangkok, Thailand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SNPD  ページ： 47-51  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,粒子群最適化アルゴリズムと微分進化アルゴリズムの利点を組み合わせた新しいハイブリッドHPSO DE分類アルゴリズムを提案した。この組み合わせにより達成された大幅な改善は,1)飛行改善 トップ3粒子の各は残りの3種類の基になるため飛行挙動はより良く多様化し,各グループが異なる演算子を持つ変異であり,2)より多くの子孫を産生するために許容される良好な粒子が次世代の粒子改善(第1報) 部材は電流発生のそれよりも良好な粒子のよりから構成されている。HPSO DEといくつかの他の分類モデルは8ベンチマークデータセットで試験した性能は,HPSO DEは8のうちの6個所でそれらを性能的に優れていることが分かった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  多様化 ,  電流発生
準シソーラス用語： 分類モデル ,  分類アルゴリズム ,  微分進化アルゴリズム ,  *ハイブリッドモデル ,  *粒子群最適化 ,  *データ分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： データ分類 ,  PSO ,  粒子群最適化 ,  アルゴリズム ,  ハイブリッドモデル