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J-GLOBAL ID：201802268208673584   整理番号：18A1768958

精度と早期の同時最適化による時系列の早期分類【JST・京大機械翻訳】

Early Classification of Time Series by Simultaneously Optimizing the Accuracy and Earliness

著者 (4件)： Mori Usue (Department of Applied Mathematics, Statistics and Operations Research, University of the Basque Country UPV/EHU, Leioa, Spain) ,  Mendiburu Alexander (Department of Computer Arquitecture and Technology, University of the Basque Country UPV/EHU, Donostia, Spain) ,  Dasgupta Sanjoy (Department of Computer Science and Engineering, University of California San Diego, San Diego, CA, USA) ,  Lozano Jose A. (Basque Center for Applied Mathematics, Bilbo, Spain)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 29  号： 10  ページ： 4569-4578  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0881A  ISSN： 2162-237X  CODEN： ITNNEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 時系列の早期分類の問題は,時間的性質のデータが時間にわたって収集される状況で自然に現れ,初期クラス予測は興味深いか必要である。目的は,予測における正確さの適切なレベルを維持しながら,できるだけ早く入るシーケンスを分類することである。従って,初期分類の問題は,2つの目的を同時に最適化することからなると言うことができる。この文脈において,著者らは,一組の確率的分類器を停止規則(SR)と一緒に組み合わせることに基づく初期分類のための方法を提示した。このSRはトリガとして作用し,より多くのデータを待つために,予測を出力するか,または,その主要な新規性は,精度と収益性に基づくコスト関数を明示的に最適化することによって構築されるという事実にある。大規模なベンチマークデータセットと4つの他の最先端の初期分類法を選択し,著者らのフレームワークを評価して比較し,優れた結果を得た。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： *最適化 ,  予測 ,  費用関数 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 分類法 ,  採算性 ,  *同時最適化 ,  最先端 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 早期 ,  同時最適化 ,  時系列 ,  分類