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J-GLOBAL ID：201802223156364126   整理番号：18A1319000

集合成分類に基づく高次元データ実体分解能【JST・京大機械翻訳】

High-dimensional data entity resolution based on ensemble classifying

著者 (4件)： Liu Yi (解放軍理工大学指揮信息系統学院,南京,210007) ,  Diao Xingchun (解放軍理工大学指揮信息系統学院,南京,210007) ,  Cao Jianjun (南京電訊技術研究所,南京,210007) ,  Shang Yuling (解放軍理工大学指揮信息系統学院,南京,210007)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 35  号： 3  ページ： 689-693  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 高次元データの実体認識の問題に照準を定め,高次元特徴の豊富な情報を効果的に利用するために,ランダム組合せ集合分類装置を提案した。分類装置の分類性能指標を定義し,分類の正確性と特徴部分集合の数を設計基分類器の2つの目標とし,集合関数を用いて単目的最適化問題に変換する。アリコロニー最適化を用いて,アリコロニー最適化の発見的情報として,最大情報係数測定特性の相関を利用した。標準データセット上での検証と対比を行い、結果はこの方法の有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分類装置 ,  部分集合 ,  *分解能 ,  *高次元 ,  最適化問題
準シソーラス用語： アリコロニー最適化 ,  正確性 ,  性能指標 ,  *高次元データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： entity resolution ,  high-dimensional data ,  ensemble classifiers ,  ant colony optimization ,  maximal information coefficient

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 集合 ,  高次元データ ,  分解能