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J-GLOBAL ID：202102258585157371   整理番号：21A2098226

近傍ラフ集合に基づく属性プレソートによる高速還元アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Fast Reduction Algorithm with Attribute Pre-Sort Based on Neighborhood Rough Set

著者 (5件)： HU MENG (Macau University of Science and Technology,Faculty of Information Technology,Taipa) ,  TSANG ERIC C.C. (Macau University of Science and Technology,Faculty of Information Technology,Taipa) ,  GUO YANTING (Macau University of Science and Technology,Faculty of Information Technology,Taipa) ,  XU WEIHUA (Southwest University,College of Artificial Intelligence,Chongqing,PR China,400054) ,  CHEN DEGANG (North China Electric Power University,Department of Mathematics and Physics,Beijing,P.R. China,102206)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICMLC  ページ： 279-284  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近傍ラフ集合(NRS)はPawlakラフ集合の古典的拡張モデルであり,属性低減のための属性の重要性を評価するために使用された。属性評価に加えて,属性探索戦略は属性低減のための非常に重要な問題である。本論文では,属性の有意性を測定する単一属性に関して,試料の濃度,分散,安定性度を定義し,サンプルの安定性を事前ソーティング属性に使用する。近傍ラフ集合(APNRS)に基づく属性プレソートによる高速属性縮小アルゴリズムを,再ダクトを探索するために設計し,そして,リダクトは,学習タスクを分類するために,より役に立つ。従来の greedy欲探索アルゴリズムと比較して,APNRSアルゴリズムは,分類精度を確実にする条件の下で,計算効率を大いに改善した。最後に,APNRSの効率を検証するために一連の数値実験を行った。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  ダクト ,  学習 ,  ソーティング ,  *ラフ集合
準シソーラス用語： 計算効率 ,  探索アルゴリズム ,  分類精度 ,  数値実験 ,  探索戦略 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 近傍 ,  ラフ集合 ,  属性 ,  ソート ,  還元 ,  アルゴリズム