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J-GLOBAL ID：201802265771518251   整理番号：18A1574001

サポートベクトル二重効用分類器とその応用【JST・京大機械翻訳】

Double-informed Classifier Based on Support Vectors and its Application

著者 (3件)： Ling Ping (江蘇師范大学 計算机科学与技術学院,江蘇 徐州,221116) ,  Rong Xiangsheng (空軍勤務学院 訓練部,江蘇 徐州,221000) ,  Li Xue (澳大利亜昆士蘭大学 信息技術学院,澳大利亜 布里斯班4067)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 39  号： 5  ページ： 1113-1120  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： サポートベクトル分類装置の2種類の分類モデルは超平面と超球体であり、前者は重複クラスのデータセットに不良であり、後者は適応問題が存在する。そのため、本論文では、2種類の分類思想を提案し、訓練分類器の過程で、クラス間の差異情報及びクラス内の特徴情報を同時に学習し、上述の問題を克服し、分類性能を向上させる。さらに、具体的な実現アルゴリズム、サポートベクトル二重効果分類器(Doubled-InformedclassifierbasedonSupportvectors、DISV)を提案した。DISVは各クラスの生成収縮から遠く離れて,それに基づいて決定関数を定義する。球を収縮する球面は,クラス内の密集した分布域を通過し,他のクラスとの最大遠距離を保つ。DISVは,訓練部分集合抽出戦略とパラメータ適応調整戦略を用いて,アルゴリズムコストを低減した。実験により、二重効果分類思想が有効であり、心臓肥大データセット上の診断結果が同類アルゴリズムより優れていることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  球面 ,  分類装置 ,  部分集合
準シソーラス用語： パラメータ適応 ,  超平面 ,  分類モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： double-informed classification idea ,  support vectors ,  shrunk&distant hypersphere ,  data selection method ,  self-tuning meth-od of parameters

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： ベクトル ,  効用 ,  分類器 ,  応用