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J-GLOBAL ID：202102283602874972   整理番号：21A0230051

ダウンサンプリングと圧縮センシングに基づく大規模犯罪データスクリーニングフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Massive Crime Data Screening Framework based on Downsampling and Compressed Sensing

著者 (3件)： Cai Yijun (shanghai university of political science and law,shanghai,china,201701) ,  Li Dian (Jiaxing University,faculty of literature and law,Jiaxing,Zhejiang,China,314033) ,  Wang Yuyue (autodesk software(china)co.,ltd,shanghai,china,200122)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICECA  ページ： 509-513  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： ダウンサンプリングと圧縮センシングに基づく大規模犯罪データスクリーニングフレームワークを,本研究で実行した。適切なカーネルマッピングを選択し,特徴空間における信号のスパース表現を形成することにより,最小二乗法を用いて,カーネル圧縮センシングと呼ばれる解析解を得た。本論文は,次のように新規性を提案した。最初に,伝統的方法の欠点と比較して,大きいデータは,犯罪予測のために新しい方向を開いた。大きなデータモデルを情報パターン解析に適用した。第2に,ランダムダウンサンプリングアルゴリズムを採用して,大部分のクラスのいくつかのサンプルをランダムに選択して,元のデータセットのバランスを調整するために,大部分のクラスからこれらのサンプルを除去した。モデルを公開データセットでシミュレートし,性能を検証した。最新のモデルと比較したシミュレーションは満足のいく結果を証明した。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： *アルゴリズム ,  最小二乗法 ,  解析的解法 ,  犯罪 ,  データモデル
準シソーラス用語： *ダウンサンプリング ,  パターン解析 ,  特徴空間 ,  *圧縮センシング ,  スパース表現 , 【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 (4件)： ダウンサンプリング ,  圧縮センシング ,  大規模 ,  犯罪