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J-GLOBAL ID：201802259433300686   整理番号：18A0817522

概念ドリフトのための動的分類器選択の適応【JST・京大機械翻訳】

Adapting dynamic classifier selection for concept drift

著者 (5件)： Almeida Paulo R.L. (Federal University of Parana (UFPR), Rua Cel. Francisco H. dos Santos, Curitiba, PR 100-81531-990, Brazil) ,  Oliveira Luiz S. (Federal University of Parana (UFPR), Rua Cel. Francisco H. dos Santos, Curitiba, PR 100-81531-990, Brazil) ,  Britto Alceu S. (Ponta Grossa State University, Av. General Carlos Cavalcanti, Ponta Grossa, PR, 4748-84030-900, Brazil) ,  Britto Alceu S. (Pontifical Catholic University of Parana (PUCPR), R. Imaculada Conceicao, Curitiba, PR1155-80215-901, Brazil) ,  Sabourin Robert (Ecole de Technologie Superieure, 1100 Notre-Dame Street West, Montreal, Quebec, Canada)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 104  ページ： 67-85  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 静的環境における分類問題に取り組むために採用された一つの一般的アプローチは,動的分類器選択(DCS)ベースの方法を用いて,検証集合におけるその近傍に従って各テストインスタンスに対するカスタム分類器/集合を選択する。このアイデアは,分布または事後確率が時間とともに変化する可能性がある概念ドリフトシナリオに拡張できる。それにもかかわらず,これらのシナリオにおいて,分類器選択は領域だけでなく時間依存性になる。本研究では,時間依存性を追加することにより,任意のDCSベース手法を用いて,概念ドリフト問題を扱うことができると仮定した。いくつかの領域は概念ドリフトによって影響されない可能性があるので,著者らは概念多様性のアイデアを導入して,それは種々の概念の下で訓練された分類装置を含むプールがDCS方式を通して概念ドリフト問題を扱うときに有益であるかもしれないことを示した。異なる特性を持つ12の共通概念ドリフト問題に基づくロバストな実験プロトコルと,この研究で特別に設計された実験プロトコルを考慮したPKLotデータセットを用いて,剪定メカニズムの影響を提案フレームワークにおいて評価した。実験結果は,DCSアプローチが安定性に関して先に出ることを示した。すなわち,それはほとんどの場合,ほとんどのパラメータ調整を必要としない。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： ロバスト性 ,  *ドリフト ,  時間依存性 ,  事後確率 ,  分類装置 ,  プロトコル

著者キーワード (4件)： 概念ドリフト ,  動的分類器選択 ,  動的アンサンブル選択 ,  概念多様性

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 概念 ,  ドリフト ,  分類器 ,  適応