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J-GLOBAL ID：202002246426696755   整理番号：20A0205960

金融危機予測のためのファジィニューラル分類器による改良型Grey Wolf最適化に基づく特徴部分集合選択【JST・京大機械翻訳】

Improved grey wolf optimization-based feature subset selection with fuzzy neural classifier for financial crisis prediction

著者 (6件)： Sankhwar Shweta (Department of Information Technology, Babasaheb Bhimrao Ambedkar University, Lucknow, India) ,  Gupta Deepak (Maharaja Agrasen Institute of Technology, Delhi, India) ,  Ramya K. C. (Department of Electrical and Electronics Engineering, Sri Krishna College of Engineering and Technology, Coimbatore, India) ,  Sheeba Rani S. (Department of Electrical and Electronics Engineering, Sri Krishna College of Engineering and Technology, Coimbatore, India) ,  Shankar K. (Department of Computer Applications, Alagappa University, Karaikudi, Tamil Nadu, India) ,  Lakshmanaprabu S. K. (Department of Electronics and Instrumentation Engineering, B. S. Abdur Rahman Crescent Institute of Science and Technology, Chennai, India)
資料名： Soft Computing  (Soft Computing)
巻： 24  号： 1  ページ： 101-110  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： 今日,企業の金融危機の予測はホットな研究分野である。データマイニングと機械学習アルゴリズムの利用は,金融危機予測(FCP)問題を解決することを支援する。金融データはより多くの人口統計学的および望ましくない情報を含むので,分類性能を有意に低下させる可能性がある。そこで,特徴選択(FS)プロセスを適用して,有用なデータを選択し,無関係な反復データを除去した。本論文では,改良灰色wol最適化(IGWO)とファジィニューラル分類器(FNC)を組み込むことにより,FCPモデルのための新しい予測フレームワークを導入した。IGWOアルゴリズムをGWOアルゴリズムとタンブリング効果の統合によって誘導した。提示したIGWOベースFS法を用いて,金融データから最適特徴を発見した。分類目的のために,FNCを採用した。提案した方法を,2つのベンチマークデータセット,すなわち,オーストラリアのカードとドイツのデータセットについて,いくつかの性能計量の下で実験した。実験値は,提案したFCPモデルの優れた性質を,比較した方法よりも検証した。Copyright 2019 Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *金融 ,  *最適化 ,  ドイツ連邦共和国 ,  ベンチマーク ,  学習アルゴリズム ,  曖昧さ ,  特徴選択 ,  オーストラリア連邦 ,  データマイニング
準シソーラス用語： 人口統計学 ,  *金融危機 ,  *金融危機予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 財政危機予測 ,  特徴選択 ,  ファジィ神経分類器 ,  灰色Wolf最適化

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 金融危機予測 ,  分類器 ,  最適化 ,  部分集合選択