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J-GLOBAL ID：202002235767276674   整理番号：20A2574489

新しい適合関数とプログラム再利用機構を用いた高次元不均衡分類のための遺伝的プログラミング【JST・京大機械翻訳】

Genetic programming for high-dimensional imbalanced classification with a new fitness function and program reuse mechanism

著者 (4件)： Pei Wenbin (School of Engineering and Computer Science, Victoria University of Wellington, Wellington, New Zealand) ,  Xue Bing (School of Engineering and Computer Science, Victoria University of Wellington, Wellington, New Zealand) ,  Shang Lin (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Zhang Mengjie (School of Engineering and Computer Science, Victoria University of Wellington, Wellington, New Zealand)
資料名： Soft Computing  (Soft Computing)
巻： 24  号： 23  ページ： 18021-18038  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1043A  ISSN： 1432-7643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 遺伝的プログラミング(GP)は分類に成功裏に適用されている。しかし,GPはクラス不均衡の問題に直面したとき,偏った分類器を進化させる可能性がある。これらの偏った分類器は,いくつかの実世界アプリケーションに適用できないことが多い。高次元は,分類器が多数クラスと少数クラスを効果的に分離するのをより困難にする。高次元とクラス不均衡の結合効果を扱うGPの使用は,あまり研究されていない。本論文では,訓練時間を節約するだけでなく,分類性能を増加させるという目標で,高次元不均衡分類へのGPアプローチを提案した。この目的を達成するために,クラス不均衡の問題を解決するために新しい適応度関数を開発し,さらに,効率を改善するために以前の良いGP個人を再利用するための戦略を提案した。提案方法を10の高次元不均衡データセットに関して調査した。実験結果は,高次元不均衡分類のために,提案方法が,クラス不均衡の問題を解決するために,サンプリング方式を使用する他のGP方式と従来の分類アルゴリズムよりも一般的に優れていることを示した。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 応用プログラム ,  *高次元 ,  再利用 ,  遺伝的プログラミング
準シソーラス用語： 不均衡 ,  適応度関数 ,  分類アルゴリズム ,  不均衡データセット ,  クラス不均衡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 遺伝的プログラミング ,  適合度関数 ,  クラス不均衡 ,  高次元性

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 関数 ,  再利用 ,  高次元 ,  均衡 ,  分類 ,  遺伝的プログラミング