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J-GLOBAL ID：201802286291820131   整理番号：18A1030070

マルチ学習法に基づく大学データ解析【JST・京大機械翻訳】

College data analysis based on multi-learning method

著者 (7件)： Shuai Jia (School of Computer Science and Technology, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China) ,  Mo Shaocong (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China) ,  Yang Yunyao (School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangdong 510006, China) ,  Han Xu (School Of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Chen Zhongyuan (School of Computer Science and Technology, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China) ,  Xie Zefeng (School of Computer Science and Technology, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China) ,  Dai Chao (Software School of Fudan University, Shanghai 201203, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICBDA  ページ： 5-8  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： 本論文は,マルチ学習法に基づくデータ解析への新しいアプローチを提案した。提案した方法は主成分分析,K-平均クラスタ化,ランダムフォレスト,深いニューラルネットワーク,およびJack Philips ROI評価モデルの組合せを採用し,供与レシピエントを選択する問題を解決するのに有効である。結果は,データエンベロープ解析を通して検証され,現実を正確に反映すると信じられている。この研究は大規模経済問題の分析に役立つ。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： 主成分分析 ,  *データ解析 ,  ニューラルネットワーク ,  *学習 ,  クラスタ化
準シソーラス用語： 評価モデル ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチ ,  大学 ,  データ解析