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J-GLOBAL ID：201802241176564531   整理番号：18A1209287

階層的サポートベクトルマシンによるマルチクラスワイングレード予測【JST・京大機械翻訳】

Multi-class wine grades predictions with hierarchical support vector machines

著者 (4件)： Chen Bernard (Department of Computer Science, University of Central Arkansas, Conway, AR 72035 USA) ,  Tawiah Clifford (Department of Computer Science, University of Central Arkansas, Conway, AR 72035 USA) ,  Palmer James (Department of Computer Science, University of Central Arkansas, Conway, AR 72035 USA) ,  Erol Recep (Department of Computer Science, University of Central Arkansas, Conway, AR 72035 USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICNC-FSKD  ページ： 111-115  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ワインレビューにおいて見出された重要なワイン属性は,線形カーネルサポートベクトルマシン(SVM)を通してワインのグレードを予測するために使用される。本研究において,グレード予測は4つのクラスを有するマルチクラス問題として定義される:100~95,94~90,89~85および84以下。SVMは本質的に二値分類を行うので,階層的手法を用いて多クラス問題を解いた。本データセットとして10万以上のワインを収集した。本研究で構築した2層SVMモデルに基づいて,ワインのグレードを予測する上で高い精度を達成した。これらの結果を評価するために,通常マルチラベルメトリックである被覆率も適用した。著者らの知る限りでは,マルチクラス問題がWineinformicsに適用されるのは初めてである。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ぶどう酒 ,  *サポートベクトルマシン ,  *予測 ,  被覆率 ,  線形性
準シソーラス用語： 二層 ,  二値分類 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (2件)： サポートベクトルマシン ,  予測