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J-GLOBAL ID：201802274751497776   整理番号：18A2096407

医用センサデータのための複雑な進化的エージェントベースシステムに向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards a Complex Evolutionary Agent-Based System for Medical Sensor Data

著者 (3件)： Dinis Adriana ,  Ivascu Todor ,  Negru Viorel
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SYNASC  ページ： 356-360  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： 様々なガンドと医療機器は,患者からのデータを連続的に収集する。この情報を処理し,それから学習することは,この種のデータが複雑で大量になるので,データ科学者にとって挑戦的であり,最良の結果に対してどのようなアルゴリズムが適用されるかを決定することが困難で時間がかかる。本論文では,エージェントに遺伝的アルゴリズムを適用することにより,医療システムに属するデータ集合のための機械学習法の自律的な選択と応用を可能にするマルチエージェントシステムを提案した。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： 医療機器 ,  患者 ,  機械学習 ,  マルチエージェントシステム ,  遺伝的アルゴリズム ,  *エージェント ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 自律性 ,  医療システム ,  データサイエンス ,  *エージェントシステム ,  *センサデータ , 【Automatic Indexing@JST】

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 (3件)： センサデータ ,  進化 ,  エージェントベースシステム