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J-GLOBAL ID：202102257394885616   整理番号：21A0726852

判別性低ランク回帰モデルのための最適化モデル手法の検討【JST・京大機械翻訳】

Discriminative low-rank regression model research based on optimized model

著者 (3件)： Wang Ting (云南大学dian池学院理工学院,云南昆明650228) ,  Wang Weilian (云南大学信息学院,云南昆明650500) ,  Yu Chuanbo (天津大学自動化学院,天津300401)
資料名： Yunnan Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Yunnan Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 42  号： 5  ページ： 846-853  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3046A  ISSN： 0258-7971  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： 伝統的な回帰モデル方法のラベル情報を無視して,最適化モデルのための判別的低ランク回帰モデルを提案した。まず第一に,モデルターゲットマトリックスを予め設定して,局所最適化とグローバル最適化の組合せによって損失関数を改良した。次に,拡張ラグランジアン法を用いて目的関数を解き,目的関数に基づいて新しいモデルターゲットマトリックスを得て,線形回帰モデルにより最終的なマッピング行列を計算した。最後に,実験結果は提案方法の有効性を実証した。実験結果は,他のいくつかの低ランク回帰モデルと比較して,提案したアルゴリズムの認識率が最も高いことを示した。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 ,  損失関数 ,  ラグランジアン ,  目的関数 ,  *回帰モデル ,  有効性
準シソーラス用語： 大域的最適化 ,  認識率 ,  *最適化モデル ,  線形回帰モデル ,  ローカル最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 判別 ,  回帰モデル ,  最適化モデル ,  手法