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J-GLOBAL ID：201802295190326231   整理番号：18A1215793

脳感情学習に基づく高速分類改良アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Improved Brain Emotional Learning Algorithm for Fast Classification

著者 (3件)： Mei Ying (中南大学信息科学与工程学院,湖南長沙410083;湖南文理学院電气与信息工程学院,湖南常徳415000) ,  Tan Guanzheng (中南大学信息科学与工程学院,湖南長沙,410083) ,  Liu Zhendao (中国地質大学自動化学院,湖北武漢,430074)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 45  号： 11  ページ： 2663-2670  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  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： データ分類の迅速性と精度を改善するために,本論文は,脳感情学習(BEL)モデルに基づいた。BELモデルは大脳中のアーモンドと眼窩前頭皮質との相互学習の神経生物学の原理によって確立され、感情刺激が大脳の短反射通路で快速に処理される過程をシミュレーションした。従って、BELモデルに基づくネットワークの計算速度が速く、さらに遺伝的アルゴリズムを用いてBELネットワークの重みを最適化し、その分類精度を向上させる。UCIデータセットに関する比較実験結果は,GA-BELアルゴリズムが,小サンプルと大サンプルデータセットに関して,他の分類アルゴリズムより高い分類精度と計算効率を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 遺伝的アルゴリズム ,  モデル ,  ネットワーク ,  連絡通路 ,  最適化 ,  *高速度 ,  *学習 ,  *アルゴリズム ,  計算機処理速度
準シソーラス用語： 計算効率 ,  分類アルゴリズム ,  分類精度 ,  眼窩前頭皮質 ,  大脳 ,  データ分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： fast classification ,  brain emotional learning ,  genetic algorithm ,  datasets

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 脳 ,  感情 ,  学習 ,  分類 ,  アルゴリズム