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J-GLOBAL ID：202002274642140790   整理番号：20A0066957

患者の無症状を予測するための位置ベース学習と自己適応型コホート知能に基づく新しい特徴選択法【JST・京大機械翻訳】

New feature selection methods based on opposition-based learning and self-adaptive cohort intelligence for predicting patient no-shows

著者 (5件)： Aladeemy Mohammed (Department of Systems Science and Industrial Engineering, State University of New York at Binghamton, Binghamton, NY 13902, USA) ,  Adwan Linda (Department of Systems Science and Industrial Engineering, State University of New York at Binghamton, Binghamton, NY 13902, USA) ,  Booth Amy (United Health Services Hospitals, Binghamton, NY 13903, USA) ,  Khasawneh Mohammad T. (Department of Systems Science and Industrial Engineering, State University of New York at Binghamton, Binghamton, NY 13902, USA) ,  Poranki Srikanth (United Health Services Hospitals, Binghamton, NY 13903, USA)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 86  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 患者の無症状は,健康管理システムに対して有意な副作用を有する。従って,それらの指定スロットを効果的に使用するためには,患者の非表示を予測する必要がある。文献において,フィルタ特徴選択法は,患者の非表示予測のために顕著に使用されてきた。しかし,フィルタ法はラッパ法より効果が少ない。本論文では,提案したアルゴリズムの3つの変種に基づく新しいラッパ法を提案した。この論文では,OSACI-Init,OSACI-Update,およびOSACI-Init_Updateの3つの変種を参照した。それらは,3つのオープンベースの学習(OBL)戦略による自己適応性コホート知能(SACI)の統合によって形成される。すなわち,OBL初期化,OBL更新,およびOBL初期化と更新である。提案したアルゴリズムの性能を検討し,遺伝的アルゴリズム(GA),粒子群最適化(PSO),微分進化(DE),SACIと比較し,AUC,感度,特異性,次元縮小,および収束速度について比較した。患者は,ニューヨーク州の一次診療所のデータを,数値実験に用いた。結果は,提案したアルゴリズムが,同等のAUC,感度,および特異性スコアを達成しながら,より高い次元縮小とより良い収束速度を達成することによって,他の比較アルゴリズムより優れていることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *母集団 ,  次元縮小 ,  健康管理 ,  ニューヨーク州 ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  フィルタ ,  遺伝的アルゴリズム ,  人工知能 ,  副作用 ,  *特徴選択 ,  *学習
準シソーラス用語： 収束速度 ,  粒子群最適化 ,  ラッパー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 人工知能 ,  機械学習 ,  特徴選択 ,  位置ベース学習 ,  メタヒューリスティック ,  コホート知能 ,  健康管理 ,  分類

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 患者 ,  症状 ,  予測 ,  学習 ,  自己適応 ,  コホート ,  知能 ,  特徴選択