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J-GLOBAL ID：201702263981912672   整理番号：17A0908106

混合整数線形計画法を用いたL0制約付き回帰【Powered by NICT】

L0-constrained regression using mixed integer linear programming

著者 (2件)： Willis Mark J. (School of Chemical Engineering and Advanced Materials, University of Newcastle, Newcastle upon Tyne, NE1 7RU) ,  von Stosch Moritz (School of Chemical Engineering and Advanced Materials, University of Newcastle, Newcastle upon Tyne, NE1 7RU)
資料名： Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems  (Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems)
巻： 165  ページ： 29-37  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0150B  ISSN： 0169-7439  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： 本研究では,ペナルティ付き最小絶対偏差目的関数を用いたスパース回帰を考察した。回帰モデルスパース性はL_0-擬ノルムペナルティ(モデルパラメータベクトルの濃度)を用いて促進された。混合整数線形計画法(MILP)を用いて実現された,L_0ノルム(近似を用いない)の使用は,実用的サイズのスパース回帰問題への効率的で正確な解を可能にすることを実証した。多数ポテンシャルモデルパラメータ(または特徴)のモデル開発のためにMILPを緩和する方法も開発したL_0ノルムに非線形関数近似を用いて,線形化し,解く逐次線形計画法を用いてペナルティ項。実験結果(模擬データおよび実データの両者を用いた)は,これらのアルゴリズムは正確で倹約モデル構造を生成する計算的に効率的であることを示した。考慮した応用は,近赤外(NIR)データと予測のためのキャリブレーションモデルと化学毒性の予測定量的構造活性相関(QSAR)のためのモデルの開発である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデル ,  ノルム ,  定量的構造活性相関 ,  透視図法 ,  近赤外線 ,  *線形計画法 ,  回帰モデル ,  ペナルティ ,  アルゴリズム ,  予測 ,  関数近似 ,  目的関数
準シソーラス用語： モデル開発 ,  スパース性 ,  *混合整数線形計画法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： スパース回帰 ,  混合整数線形計画法

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  統計的品質管理  (KB04030W)

タイトルに関連する用語 (2件)： 混合整数線形計画法 ,  制約