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J-GLOBAL ID：201902250795598974   整理番号：19A0470008

動的分類器のための効率的選択法の提示【JST・京大機械翻訳】

Presenting an efficient selection method for dynamic classifiers

著者 (2件)： Tafakkor Azam (Department of Computer Science, Engineering & IT, Electrical and Computer Engineering, Shiraz University, Shiraz, Iran) ,  Boostani Reza (Department of Computer Science, Engineering & IT, Electrical and Computer Engineering, Shiraz University, Shiraz, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AISP  ページ： 364-369  発行年： 2017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： 複雑な分布によるマルチクラスデータの正確な分類は,まだ難問である。複雑なデータを扱うための有効な方法の一つは,与えられた試験サンプルに対する動的分類器を設計することであり,分類器の選択された集合(EoCs)を変化させて最大精度を与える。それにもかかわらず,動的分類器の性能はその選択機構に高度に依存しており,しばしば不適切なEoCsを選択する。本研究は,ラベリングプロセスに対する能力値の割り当てにより,動的分類の性能を向上させるための効率的な選択手順を提示することを目的とした。分類フェーズの前に,各クラスに対するサンプルの確率分布を別々に推定し,その分布に関する確率に従って各サンプルに重要値(重み)を割り当てた。次に,サンプルの重さを訓練フェーズに組み込み,EoCsのより良いセットを見つけるために,多目的遺伝的アルゴリズムを用いて,複雑さを減少させることと同時により高い精度を有するものを選択した。提案した方式を評価するために,すべての異なる側面をカバーする9つのデータセットをUCIデータベースから駆動した。実験結果は,従来の動的選択法と比較して,提案した方法の優位性を示した。Copyright 2019 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： 確率分布 ,  データベース ,  *位相
準シソーラス用語： 多目的遺伝的アルゴリズム ,  選択法 ,  分類会計機 , 【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 (2件)： 分類器 ,  選択法