文献

J-GLOBAL ID：202202226149034191   整理番号：22A0552292

皮膚癌予測のための進化アルゴリズムベース特徴選択とファジィルール縮小技術【JST・京大機械翻訳】

An evolutionary algorithm based feature selection and fuzzy rule reduction technique for the prediction of skin cancer

著者 (2件)： Jha Saurabh (Department of Computer Applications, National Institute of Technology Jamshedpur, Jamshedpur, India) ,  Mehta Ashok Kumar (Department of Computer Applications, National Institute of Technology Jamshedpur, Jamshedpur, India)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 34  号： 5  ページ： e6694  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 近年,皮膚癌(SC)からの死亡率が発症傾向を発症する傾向がある。種々の研究は,SCが乳房と肺癌の後,死んだ病気として第3位であることを立証した。初期段階でこの悪性腫瘍を診断することが重要である。本研究の目的は,SCの予測内でより高い精度を得るために,機械学習とソフトコンピューティング技術を混合することである。調査作業を行うため,”Save Life Hospital”の1つ,他はUCIリポジトリ皮膚癌データセットを利用した。本論文では,3つのメタヒューリスティックアルゴリズム,FS_GA,FS_PSO,およびFS_ACOを用いて,与えられたデータセットから最良の特徴を選択した。AFRGアルゴリズムは自動的にファジィルールの集合を生成し,RR_algoアルゴリズムはファジィシステムからあるファジィルールを低減する。SCC_datasetでは,得られた最終精度は97.67%,98.45%,99.22%であった。UCI_datasetでは,得られた最終精度は98.81%,99.72%,および99.67%であった。使用したデータセットに関する実験結果は,提案方法が皮膚悪性腫瘍の予測精度を著しく改善することを示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. 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 ,  *腫瘍 ,  *特徴選択 ,  乳房 ,  肺腫瘍 ,  *皮膚腫瘍 ,  機械学習 ,  リポジトリ ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 悪性腫瘍 ,  *進化的アルゴリズム ,  予測精度 ,  ソフトコンピューティング ,  *ファジィルール ,  ヒューリスティック , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 進化アルゴリズム ,  ファジィ論理 ,  遺伝的アルゴリズム ,  ナイーブBayes ,  ルール削減 ,  皮膚癌 ,  サポートベクトルマシン

分類 (4件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  皮膚の腫よう  (GF04000X) ,  消化器の腫よう  (GH04000D) ,  腫ようの化学・生化学・病理学  (GE02030N)

タイトルに関連する用語 (6件)： 皮膚癌 ,  予測 ,  進化アルゴリズム ,  特徴選択 ,  ファジィルール ,  縮小