文献

J-GLOBAL ID：202002259489314099   整理番号：20A1372452

ロバストなマルチビュー特徴選択法【JST・京大機械翻訳】

Robust Multi-View Feature Selection Method

著者 (7件)： Liu Yufang (State Grid Jiangsu Electric Power Company Limited) ,  Xu Sibin (Guangdong University of Technology) ,  Huang He (State Grid Jiangsu Electric Power Company Limited) ,  Zhao Fei (Guangdong University of Technology) ,  Wang Linyu (State Grid (Suzhou) City & Energy Research Institute Co., LTD) ,  Liang Xin (Guangdong University of Technology) ,  Tang Ruixin (Guangdong University of Technology)
資料名： IOP Conference Series: Materials Science and Engineering  (IOP Conference Series: Materials Science and Engineering)
巻： 806  号： 1  ページ： 012030 (7pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5559A  ISSN： 1757-8981  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,多視点学習は広く注目を集めている。RFS[6]のアイデアに触発されて,マルチビュー特徴を利用してマルチビュー特徴選択法を開発する。本研究では,各視点の重みを適応的に調整することができた。効率的アルゴリズムを設計して,提案した方法を解いた。数値研究により,提案した方法の有効性を確認した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *特徴選択 ,  有効性 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： *マルチビュー ,  効率的アルゴリズム ,  マルチビュー学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ロバスト ,  マルチビュー ,  特徴選択