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J-GLOBAL ID：201802277719706311   整理番号：18A1898160

アリコロニー最適化による回帰規則発見のためのアーカイブベースのフェロモンモデル【JST・京大機械翻訳】

Archive-Based Pheromone Model for Discovering Regression Rules with Ant Colony Optimization

著者 (3件)： Helal Ayah (University of Kent, School of Computing, Chatham, Maritime, UK) ,  Brookhouse James (University of Kent, School of Computing, Chatham, Maritime, UK) ,  Otero Fernando E. B. (University of Kent, School of Computing, Chatham, Maritime, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CEC  ページ： 1-7  発行年： 2018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： 本論文では,Ant-Miner-Reg_Matoと呼ばれる新しいアルゴリズムを導入し,アーカイブベースのフェロモンモデルを用いて回帰問題に取り組んだ。既存の回帰アルゴリズムは,離散化手順を用いて,前処理段階またはルール生成のいずれかにおいて,連続属性を扱う。混合変数(ACO_MV)に対するACOに触発されたフェロモンモデルとしてのアーカイブを用いて,離散化手順の必要性を排除した。提案したAnt-Miner-Reg_MAとAnt-Miner-Reg(動的離散化手順を用いたACOベースの回帰アルゴリズム)を比較し,ルール構築プロセスの間にM5アルゴリズムにヒントを得た。著者らの結果は,Ant-Miner-Reg_MAが生成したモデルの相対的二乗平均二乗誤差において著しい改善を達成し,動的離散化手順の限界を克服することを示した。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： 前処理 ,  *フェロモン ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  ルール抽出 ,  離散化 ,  アリコロニー最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： アリコロニー最適化 ,  規則 ,  発見 ,  アーカイブ ,  フェロモン ,  モデル