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J-GLOBAL ID：201802218767230290   整理番号：18A0722648

ファジィ測度に関するChoquet積分を用いたニューラル分類器の集約【JST・京大機械翻訳】

Aggregation of neural classifiers using Choquet integral with respect to a fuzzy measure

著者 (3件)： Pacheco Andre G.C. (Graduate Program in Computer Science, PPGI, UFES - Federal University of Espirito Santo, Av. Fernando Ferrari 514, Vitoria CEP: 29060-270, Brazil) ,  Krohling Renato A. (Graduate Program in Computer Science, PPGI, UFES - Federal University of Espirito Santo, Av. Fernando Ferrari 514, Vitoria CEP: 29060-270, Brazil) ,  Krohling Renato A. (Production Engineering Department, UFES - Federal University of Espirito Santo, Av. Fernando Ferrari 514, Vitoria CEP: 29060-270, Brazil)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 292  ページ： 151-164  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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： データ分類は,多くの現実世界の問題,例えば,画像パターンの認識,植物の種間の識別,良性と悪性腫瘍の間の分類,その他において現れる。これらの問題の多くは,同定が困難なデータパターンを提示し,従って,より高度な技術を解決する必要がある。ここ数年にわたり,これらの問題に対処するために様々な分類アルゴリズムが開発されているが,すべての状況で最良の選択ができる分類器は存在しない。簡単で効果的な方法として,分類器の集合を,性能を改善し,信頼性を向上させる目的で,いくつかの分類問題に適用した。しかし,分類精度を改善できる分類器の集合に対しては,凝集技術を実行しなければならない。本研究では,Shannonのエントロピーに基づくファジィ測度に関して,Choquet積分を用いたニューラル分類器の集合に対する集約法を提案した。この方法を従来のベンチマークと大規模データベースに適用し,結果は有望である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *集中化 ,  信頼性 ,  凝集 ,  ベンチマーク ,  エントロピー ,  *ファジィ測度
準シソーラス用語： 大規模データベース ,  分類精度 ,  分類アルゴリズム ,  悪性腫瘍 ,  データ分類 ,  *Choquet積分 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データ分類 ,  分類器の集約 ,  神経分類器 ,  Choquet積分 ,  ファジィ測度

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ファジィ測度 ,  Choquet積分 ,  分類器 ,  集約