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J-GLOBAL ID：202002225553603565   整理番号：20A0875520

多重多様性測度に基づく分類器選択法【JST・京大機械翻訳】

Classifier Selection Method Based on Multiple Diversity Measures

著者 (5件)： Cheng KeFei (Chongqing University of Posts and Telecommunications,College of Computer Science & Technology,Chongqing,China,400065) ,  Song ZhiWen (Chongqing University of Posts and Telecommunications,College of Computer Science & Technology,Chongqing,China,400065) ,  Yue YaNan (Chongqing University of Posts and Telecommunications,College of Computer Science & Technology,Chongqing,China,400065) ,  Shan FengChi (Chongqing University of Posts and Telecommunications,College of Computer Science & Technology,Chongqing,China,400065) ,  Guo XiaoYong (Chongqing University of Posts and Telecommunications,College of Computer Science & Technology,Chongqing,China,400065)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICSESS  ページ： 47-53  発行年： 2019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： 複数の分類器システムは,単一分類器のいくつかの欠陥を作ることができる。これは機械学習,パターン認識,その他の分野で広く使われている。しかし,分類器の数が増加すると,わずかな差でいくつかの冗長分類器を生成することは容易である。多様性の大きい分類器を選択するために,複数の多様性測度に基づく分類器選択法を本論文で提案した。最初に,融合マトリックスを5つのペアワイズ多様性測度を用いて構築した。次に,融合行列によって得られたグラフをアリコロニーアルゴリズムによって着色し,候補集合を生成した。最後に,著者らは,ファジィ情報理論を導入して,分類装置のグループを選択するために,5つの非ペアワイズ多様性測度と結合した。実験結果は,提案した方法が実行可能で,アンサンブルの精度を著しく改善できることを示した。Copyright 2020 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： 分類装置 ,  機械学習 ,  パターン認識 ,  冗長性 ,  曖昧さ ,  情報理論 ,  *測度 ,  *多重化
準シソーラス用語： 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 (5件)： 多重 ,  多様性 ,  測度 ,  分類器 ,  選択法