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J-GLOBAL ID：202202214660996107   整理番号：22A0862481

エキスパート知識とデータの統合によるハイブリッドルールベース分類【JST・京大機械翻訳】

Hybrid Rule-Based Classification by Integrating Expert Knowledge and Data

著者 (3件)： Jiao Lianmeng (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Ma Haonan (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Pan Quan (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, People’s Republic of China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13199  ページ： 204-215  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  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： 分類問題を扱う一般的な方法は,データ駆動モデルと知識駆動モデルを含む。最近,いくつかの方法が,データ駆動モデルを知識駆動モデルと組み合わせ,ハイブリッドモデルを構築するために提案され,互いを補完することによって分類性能を改善した。しかしながら,既存の方法の大部分は,専門家の知識が前もって知られており,それを得る方法を示さない。この目的のために,本論文は,アクティブ学習を通して規則によって表現されるエキスパートから知識を得る方法を提案した。次に,遺伝的アルゴリズムを用いて訓練データから学習された知識駆動ルールベースとルールベースを統合することにより,ハイブリッドルールベース分類モデルを開発した。実際のデータセットに基づく実験は,提案した分類モデルの優位性を実証した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *スペシャリスト ,  *分類 ,  規則 ,  *知識 ,  知識獲得 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *ルールベース
準シソーラス用語： 訓練データ ,  能動学習 ,  ハイブリッドモデル ,  データ駆動 ,  分類モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： エキスパート知識獲得 ,  ハイブリッド分類 ,  アクティブ学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： エキスパート ,  知識 ,  統合 ,  ルールベース ,  分類