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J-GLOBAL ID：201802227058288418   整理番号：18A2214874

セルラオートマトンによる分類問題の解法【JST・京大機械翻訳】

A solution to the classification problem with cellular automata

著者 (4件)： Uzun Arif Orhun (Yeditepe University, Istanbul, Turkey) ,  Usta Tugba (Yeditepe University, Istanbul, Turkey) ,  Duendar Enes Burak (Bogazici University, Istanbul, Turkey) ,  Korkmaz Emin Erkan (Yeditepe University, Istanbul, Turkey)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 116  ページ： 114-120  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 分類は,訓練されたシステムを用いてデータインスタンスをラベリングするタスクである。データインスタンスは様々な属性から構成され,システムを訓練するために,既にラベル付けされたデータの集合を利用する。訓練プロセスの後,システムの成功率は別々のテストセットで決定される。この問題を解決するために,様々な機械学習アルゴリズムを提案した。一方,セルラオートマトン(CA)は,いくつかの所定のルールに基づいて相互作用するセルから成る計算モデルを提供する。本研究では,CAに基づく分類問題に対する新しいアプローチを提案した。この方法は,属性値に基づくオートマトンのセルに対する訓練データセットにおけるデータインスタンスをマップする。CAセルがデータインスタンスを受け取ると,このセルとその近傍は熱伝達関数に基づいて加熱される。別々のオートマトンをデータセットにおける各クラスに対して加熱し,したがって,特徴的な熱マップを手順の終わりに各クラスに対して得た。次に,これらの熱マップを用いて新しい事例を分類した。アルゴリズムの成功率を,実施した実験における他の既知の分類アルゴリズムの結果と比較した。Copyright 2019 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： 相互作用 ,  アルゴリズム ,  *セルラオートマトン ,  *オートマトン ,  伝達関数 ,  学習アルゴリズム ,  計算モデル ,  熱伝達
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  訓練データ ,  成功率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 分類 ,  セルラオートマトン ,  熱伝達 ,  ビッグデータ

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 (4件)： セルラオートマトン ,  分類 ,  問題 ,  解法