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J-GLOBAL ID：202102244824067770   整理番号：21A0398792

パラメータ自動最適化の特徴選択融合アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Parameter Automatic Optimization for Feature Selection Fusion Algorithm

著者 (3件)： Wu Jun (浙江理工大学 机械与自動控制学院,杭州,310018) ,  Ke Liuting (浙江理工大学 机械与自動控制学院,杭州,310018) ,  Ren Jia (浙江理工大学 机械与自動控制学院,杭州,310018)
資料名： Jisuanjixitong Yingyong  (Jisuanjixitong Yingyong)
巻： 29  号： 7  ページ： 145-151  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4394A  ISSN： 1003-3254  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 情報利得のような従来の特徴選択方法の選択,非線形問題,およびパラメータ手動最適化の困難さの問題を解決するために,最大相互情報係数とピアソン相関係数に基づく2段階特徴選択融合アルゴリズムを提案した。遺伝的アルゴリズムを用いて,2つの超パラメータを自動的に最適化した。第一段階では,最大相互情報係数取得とタグ間の相関を用いて特徴選択を行い,第二段階では,ピアソン相関係数を用いて,得られた特徴部分集合を冗長化した。さらに,遺伝的アルゴリズムに基づいて,2つの段階における2つの超パラメータを自動的に最適化した。この方法を,UCIデータセットの多重セットに適用した。実験結果は,このアルゴリズムが,特徴空間の次元とリフティングアルゴリズムの分類性能を低下させることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *最適化 ,  冗長性 ,  *特徴選択 ,  多重化 ,  非線形問題 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 特徴空間 ,  Pearson相関係数 ,  情報利得 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： パラメータ ,  最適化 ,  特徴選択 ,  融合 ,  アルゴリズム