文献

J-GLOBAL ID：201702279353170566   整理番号：17A1389442

パターン分類における特徴選択のための族競合ベース遺伝的アルゴリズム【Powered by NICT】

A tribe competition-based genetic algorithm for feature selection in pattern classification

著者 (3件)： Ma Benteng (Shaanxi Key Lab of Speech & Image Information Processing (SAIIP), School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, 710072, China) ,  Xia Yong (Shaanxi Key Lab of Speech & Image Information Processing (SAIIP), School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, 710072, China) ,  Xia Yong (Centre for Multidisciplinary Convergence Computing (CMCC), School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 58  ページ： 328-338  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  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： 特徴選択はパターン認識の重要な段階で,遺伝的アルゴリズム(GA)のような進化的アルゴリズムは,最も一般的に使用されている。しかし,様々なGAで使用される個々の符号化方式は,溶液へのバイアスをもたらすまたは予め指定された数の特徴を必要とするのいずれかであろう,それゆえにより少ない正確な結果につながる可能性がある。本論文では,族競合ベース遺伝的アルゴリズム(TCbGA)はパターン分類における特徴選択のための提案した。個人の集団は複数の族に分けられ,初期化および進化的動作は,各族の選択された特徴の数はGauss分布に従うことを保証するために修正した。各族は,解空間の特定部分を調べることに焦点を当てた。族競争は,進化プロセス,勝利族,より良い個体を産生する,はそれらのサイズを拡大するために導入した,即ち解空間の部分を探索するより多くの個人を有している。,このアルゴリズムは,予め指定された数の特徴の解と必要量に対するバイアスを回避した。二十のベンチマークデータセット上でいくつかの最先端特徴選択ベースアプローチに対して提案アルゴリズムを評価した。著者らの結果は,提案したTCbGAアルゴリズムは,最適な特徴サブセットを同定するより効果的かつより正確なパターン分類を生成することができることを示唆した。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： *遺伝的アルゴリズム ,  バイアス ,  パターン認識 ,  正規分布 ,  *パターン分類 ,  部分集合 ,  *特徴選択 ,  符号化 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 最先端 ,  解空間 ,  進化的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 特徴選択 ,  パターン分類 ,  進化的アルゴリズム ,  遺伝的アルゴリズム ,  族競争

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 (4件)： パターン分類 ,  特徴選択 ,  競合 ,  遺伝的アルゴリズム