文献

J-GLOBAL ID：202102251827789932   整理番号：21A0028247

ナイーブBayes分類器を用いた道路表面の計算解析と分類【JST・京大機械翻訳】

Computational Analysis and Classification of Road Surface Using Naieve Bayes Classifiers

著者 (3件)： Moesya Aditya R. (School of Computing, Telkom University, Terusan Buah Batu, Bandung, Indonesia) ,  Gunawan P. H. (School of Computing, Telkom University, Terusan Buah Batu, Bandung, Indonesia) ,  Indwiarti (School of Computing, Telkom University, Terusan Buah Batu, Bandung, Indonesia)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1295  ページ： 601-611  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
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： 道路は,土地輸送のための主要部経路の1つになり,したがって,道路の品質は,コミュニティのための利便性と安全性を達成するために,大きな役割を果した。本研究は,道路の品質を2つのカテゴリー(平滑と粗い)に同定する解決策について研究している。データセットは,300データセットまでのPhyphoxモバイルアプリケーションによって可能になった。抽出したデータセットは,x軸,y軸,z軸グラフのような3軸を持つ。シナリオの組み合わせで個体と複数軸を伝導した後,y軸とz軸シナリオの組合せが現在の実験に最も適合することが分かった。提案する方法は,Naive Bayes分類器の下での分類モデルを含む。モデルは,Gauss Naive Bayes,Min-maxスカラーによる多項Naive Bayes,Min-maxスカラーによる相補性Naive Bayes,絶対数による多項Naive Bayes,および絶対数による相補性Naive Bayesを含む。全モデルの精度を計算し,比較した。それにもかかわらず,Min-maxスカラーによる補完的Naive Bayesは,モデル検証と性能測定に対して,それぞれ91.4%と91.6%までの最良の精度値を示す。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *道路 ,  路面 ,  コミュニティ ,  土地 ,  相補性 ,  スカラー
準シソーラス用語： モデル検証 ,  *Bayes分類器 ,  Naive Bayes ,  モバイルアプリケーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 道路表面 ,  ナイーブBayes ,  分類 ,  加速度計

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： Bayes分類器 ,  道路表面 ,  計算 ,  解析 ,  分類