文献

J-GLOBAL ID：201802290188904106   整理番号：18A0878392

確率的森林結合ゲーム理論に基づく特徴選択アルゴリズムの近赤外スペクトル分類への応用研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Application of Feature Selection Algorithm Based on Combination of Random Forest and Game Theory in Near Infrared Spectroscopy

著者 (6件)： Kong Qingqing (中国海洋大学信息科学与工程学院,山東青島,266100) ,  Ding Xianggan (中国海洋大学信息科学与工程学院,山東青島,266100) ,  Gong Huili (中国海洋大学信息科学与工程学院,山東青島,266100) ,  Li Zhongren (云南中烟工業有限責任公司技術中心,云南昆明,650024) ,  Tang Xinghong (云南中烟工業有限責任公司技術中心,云南昆明,650024) ,  Yu Chunxia (云南中烟工業有限責任公司技術中心,云南昆明,650024)
資料名： Fenxi Ceshi Xuebao  (Fenxi Ceshi Xuebao)
巻： 36  号： 10  ページ： 1203-1207  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2395A  ISSN： 1004-4957  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 近赤外スペクトルにおけるノイズと冗長情報による分類モデルの識別率が低い問題に対して、ランダム森林結合ゲーム理論の特徴選択アルゴリズムを提案した。最初に,ランダムフォレストによって特徴重要性を計量し,分類に一定の相関を持つ特徴を選び,次に,改良ハプテン値と相互情報を用いて,最適特徴部分集合を,重み付けした特徴集合から,最適特徴部分集合を取り除くために,最適特性の重みを,最適化するために,最適選択によって,選択した。..............................................アルゴリズムの効率性を検証するために,タバコ生産地の認識モデルに適用して,実験結果は,提案した特徴選択アルゴリズムがタバコ葉の生産地の識別に良い効果を持ち,分類の識別率が95.88%に達することを示した。.........................................Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 部分集合 ,  *アルゴリズム ,  *ゲーム理論 ,  ハプテン ,  たばこ ,  *近赤外スペクトル ,  雑音 ,  *特徴選択 ,  認知モデル ,  最適化
準シソーラス用語： 産地 ,  ランダムフォレスト ,  認識率 ,  分類モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： NIR spectroscopy ,  random forest ,  feature selection ,  shapley value ,  production area identification

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (9件)： 確率 ,  森林 ,  ゲーム理論 ,  特徴選択 ,  アルゴリズム ,  近赤外スペクトル ,  分類 ,  応用 ,  研究