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J-GLOBAL ID：201702241554127567   整理番号：17A1255030

乳癌予後のためのkNN法のための部品選択における新しい遺伝的アルゴリズムの利用【Powered by NICT】

The use of a novel genetic algorithm in component selection for a kNN method for breast cancer prognosis

著者 (2件)： Pawlovsky Alberto Palacios (Faculty of Biomedical Engineering, Toin University of Yokohama, Kanagawa, Japan) ,  Matsuhashi Hiroki (Dept. of Clinical Engineering, Toin University of Yokohama, Kanagawa, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： GMEPE/PAHCE  ページ： 1-5  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： 乳癌予後のためにそれを用いた場合kNN(k最近傍)手法の精度向上を図るため成分選択のための遺伝的アルゴリズム(GA)の適用を示した。GAは新しいものを生成する生成における最良の染色体(メンバー)を用いた。交差と突然変異の確率を一定の値を示さなかった,そのかわり彼らは新しいものの生成に関与する染色体の評価に依存する。GAはkNN法による予後に使用しなければならない最良の成分を決定する。UCI乳癌データのためのこの方法は通常76%の平均精度を与えるが,kNNの平均精度を上昇し79%にわずか十六成分の組合せを見出した。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： *乳房腫瘍 ,  染色体 ,  突然変異 ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 高精度化 ,  *k最近接法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 乳癌 ,  予後 ,  kNN法 ,  遺伝的アルゴリズム