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J-GLOBAL ID：201802251296295255   整理番号：18A0521345

教師つき分類器としてのカーネル空間における線形離散システムの構築【Powered by NICT】

Constructing a linear discrete system in Kernel space as a supervised classifier

著者 (2件)： Florintina C. (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology, Tiruchirappalli, India) ,  Gopi E. S. (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology, Tiruchirappalli, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WiSPNET  ページ： 1194-1200  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： パターン認識技術は,データ,次元縮小(PCAのような,LDA,K-LDAなど)と訓練集合を用いた分類器(NN,NM,SVMなど)を構築し,試験セットを用いて構築した分類器を検証からの特徴抽出を含んでいる。パターン認識におけるディジタル信号処理(DSP)技術の使用は,常にFourier,ウェーブレット係数,HMM,GMMなどを収集のような特徴抽出段階に限定されている。本論文では,分類器を構築し,最先端の技術と比較することでコンボリューション,FIRフィルタのような古典的DSP技術の使用を調べた。提案した技術は,ビッグデータ解析に有用であることを分類器の構築のための代替的道を開くものである。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *離散系 ,  次元縮小 ,  *線形性 ,  特徴抽出 ,  FIRフィルタ ,  パターン認識 ,  畳込み
準シソーラス用語： ビッグデータ ,  ウェーブレット係数 ,  ディジタル信号処理 ,  *カーネル空間 ,  *教師付き分類 , 【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 (6件)： 教師 ,  分類器 ,  カーネル空間 ,  線形 ,  離散システム ,  構築