文献

J-GLOBAL ID：202102280476150013   整理番号：21A0566740

小サンプルサイズ問題のための動径基底関数内挿による局所異常値因子の統合【JST・京大機械翻訳】

Integrating Local Outlier Factor with Radial Basis Function Interpolation for Small Sample Size Problems

著者 (5件)： Chen Zhongsheng (Beijing University of Chemical Technology,College of Information Science and Technology,Beijing,China) ,  Liu Deping (Beijing University of Chemical Technology,College of Information Science and Technology,Beijing,China) ,  He Yanlin (Beijing University of Chemical Technology,College of Information Science and Technology,Beijing,China) ,  Xu Yuan (Beijing University of Chemical Technology,College of Information Science and Technology,Beijing,China) ,  Zhu Qunxiong (Beijing University of Chemical Technology,College of Information Science and Technology,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ITAIC  ページ： 2205-2208  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： データ駆動モデルの精度は多数の訓練サンプルを必要とする。しかし,多くのアプリケーションにおける訓練サンプルは通常収集が困難である。したがって,小さな訓練セットからの学習は,まだ前例のない課題である。本論文では,小サンプルサイズ問題を解くための動径基底関数補間と局所異常値因子を統合する効果的な仮想サンプル生成手法を提案した。データポイントの根底にある分布を捕捉するために,局所異常値因子を最初に用いて,データポイントの異常値の程度を示した。程度に基づいて,興味深い点を意図的に設計したルーレットホイールを通して過剰サンプリングした。次に,仮想サンプルを,興味深い点とその対応する最近傍の間の線上のRBF補間によって合成する。2つのベンチマーク関数データセットと実世界データセットに関する実験結果は,提案した方式が既存の最先端の方法より優れていることを実証した。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： *内挿法 ,  応用プログラム ,  *異常値 ,  ベンチマーク ,  動径基底関数
準シソーラス用語： オーバサンプリング ,  データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 小サンプルサイズ問題 ,  動径基底関数 ,  内挿 ,  異常値 ,  因子 ,  統合