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J-GLOBAL ID：201802284613581782   整理番号：18A1346492

不均衡データ集合のための新しい中性子強調型極端学習機械【JST・京大機械翻訳】

A Novel Neutrosophic Weighted Extreme Learning Machine for Imbalanced Data Set

著者 (4件)： Akbulut Yaman (Department of Electrical and Electronics Engineering, Technology Faculty, Firat University, 23119 Elazig, Turkey) ,  Senguer Abdulkadir (Department of Electrical and Electronics Engineering, Technology Faculty, Firat University, 23119 Elazig, Turkey) ,  Guo Yanhui (Department of Computer Science, University of Illinois at Springfield, Springfield, IL 62703, USA) ,  Smarandache Florentin (Department of Mathematics and Sciences, University of New Mexico, Gallup, NM 87301, USA)
資料名： Symmetry (Web)  (Symmetry (Web))
巻： 9  号： 8  ページ： 142  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7282A  ISSN： 2073-8994  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 極端な学習機械(ELM)は一種の単一隠れ層フィードフォワードネットワーク(SLFN)として知られており,機械学習コミュニティ内でかなりの注目を集めており,様々な実世界応用を達成している。それには,良い一般化性能,高速学習速度,および低い計算コストなどの利点がある。しかし,ELMは不均衡データセットの分類において問題を持つ可能性がある。本論文において,著者らは,中性子学的重みづけ極値学習機械(NWELM)と呼ばれる,好中球の集合理論に基づく新しい重みづけELM方式を提示する。それにおいて,ELMの出力重みの近似のために,中性子的c-平均(NCM)クラスタリングアルゴリズムを用いる。また,いくつかの重み付きアルゴリズムとNWELMを研究し比較した。提案した方法は,ベンチマークに関する以前の研究と比較する利点を実証した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *中性子 ,  *学習機械 ,  高速度 ,  重みづけ ,  ベンチマーク ,  好中球
準シソーラス用語： 隠れ層 ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  学習速度 ,  計算コスト ,  クラスタリングアルゴリズム ,  *不均衡データ ,  不均衡データセット ,  *極度学習機械 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 極端学習機械(ELM) ,  重量 ,  好中球c-平均(NCM) ,  不均衡データセット

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (42件)：

• Huang, G.B.; Zhu, Q.Y.; Siew, C.K. Extreme learning machine: Theory and applications. Neurocomputing 2006, 70, 489-501.
• Miche, Y.; Van Heeswijk, M.; Bas, P.; Simula, O.; Lendasse, A. TROP-ELM: A double-regularized ELM using LARS and Tikhonov regularization. Neurocomputing 2011, 74, 2413-2421.
• Deng, W.; Zheng, Q.; Chen, L. Regularized Extreme Learning Machine. In Proceedings of the 2009 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining, Nashville, TN, USA, 30 March-2 April 2009; pp. 389-395.
• MartíNez-MartíNez, J.M.; Escandell-Montero, P.; Soria-Olivas, E.; MartíN-Guerrero, J.D.; Magdalena-Benedito, R.; GóMez-Sanchis, J. Regularized extreme learning machine for regression problems. Neurocomputing 2011, 74, 3716-3721.
• Miche, Y.; Sorjamaa, A.; Bas, P.; Simula, O.; Jutten, C.; Lendasse, A. OP-ELM: Optimally pruned extreme learning machine. IEEE Trans. Neural Netw. 2010, 21, 158-162.

タイトルに関連する用語 (4件)： 均衡 ,  データ集合 ,  中性子 ,  極端学習機械