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J-GLOBAL ID:202002240162033805   整理番号:20A1073213

NSGA IIIとCuckoo最適化アルゴリズムを用いたフィルタに基づく多目的特徴選択【JST・京大機械翻訳】

Filter-Based Multi-Objective Feature Selection Using NSGA III and Cuckoo Optimization Algorithm
著者 (3件):
資料名:
巻:ページ: 76333-76356  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2422A  ISSN: 2169-3536  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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特徴選択は不適切な特徴を融合し,分類性能を改善することを目的としている。これらの目的は互いに相反し,それらの間のトレードオフの存在下で選択を行う必要がある。多くの研究は特徴選択問題を扱うが,それらはほとんど単一目的に基づいている。今日,多目的最適化手法は,特徴選択問題を扱うための最も適切なアプローチになっている。それらは,選択された特徴と分類精度または誤り率の間のバランスを容易に作り出すことができる。進化計算技術を多目的特徴選択に適用した。クコ最適化アルゴリズムは,特徴選択の問題を解決するのに例外的な最も一般的な技術である。二値のcuckoo最適化アルゴリズムに基づいて,NSGAII(BCNSG2)に沿った非支配ソート遺伝的アルゴリズムNSGAIII(BCNSG3)のアイデアを用いて,2つの異なる多目的フィルタベースの特徴選択フレームワークを提示した。このように,4つの多目的フィルタベースの特徴選択アプローチを,すべての提案フレームワークにおけるそれぞれのフィルタ評価測度として,利得比ベースエントロピーとともに相互情報を採用することによって提案した。得られた結果を検討し,種々の困難度の14(14)データセットに関する既存の方法と単一目的スキームに対して解析した。実験の結果は,提案した多目的アルゴリズムが,最小の特徴サイズを使用し,完全長特徴を用いるよりも最良の誤り率を達成する一連の非支配解をうまく導出することを示した。一般的に,BCNSG2は既存の方法および単一目的アルゴリズムと比較して最良の結果を得たが,BCNSG3は他のすべてのアプローチを凌駕した。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】
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