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J-GLOBAL ID：202202237341537647   整理番号：22A0311204

Eldersの日常生活活動分類のためのバイナリーキャットスウォーム最適化特徴選択と機械学習ベースアンサンブル【JST・京大機械翻訳】

Binary Cat Swarm Optimization Feature Selection and Machine Learning Based Ensemble for the Classification of the Daily Living Activities of the Elders

著者 (6件)： Moldovan Dorin (Department of Computer Science, Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania) ,  Anghel Ionut (Department of Computer Science, Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania) ,  Cioara Tudor (Department of Computer Science, Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania) ,  Pop Cristina (Department of Computer Science, Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania) ,  Chifu Viorica (Department of Computer Science, Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania) ,  Salomie Ioan (Department of Computer Science, Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania)
資料名： IFMBE Proceedings  (IFMBE Proceedings)
巻： 88  ページ： 191-198  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5069A  ISSN： 1680-0737  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： 日常生活活動(DLAs)の分類は,DLAsデータの分析がモニターされた被験者の一般健康状態の改善を助けることができるので,アルツハイマー病のような様々なタイプの病気を示すパターンを同定し,不良な健康状態に起因する転倒を予防するため,困難な研究題目である。DLAs分類は,次のように機械学習方法論を用いて,本論文でアプローチした。(1)標準Cat Swarm最適化(CSO)アルゴリズムを特徴選択に適用可能な二値バージョン(BCSO)に適応し,(2)その特徴をBCSOアルゴリズムを用いて選択し,(3)DLAの二乗誤差の和を考慮してキャットを評価し,(4)DLAsデータを6機械学習分類アルゴリズムに基づくアンサンブルによって分類する。実験に用いたデータは,UCIマシン学習リポジトリからのPAMAP2物理活動モニタリングデータセットである。Copyright The Author(s), under exclusive license to 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： アルゴリズム ,  *最適化 ,  *学習 ,  データ ,  *特徴選択 ,  計算機アルゴリズム ,  *スウォーム ,  Alzheimer病 ,  *機械学習 ,  リポジトリ
準シソーラス用語： 健康状態 ,  被験者 ,  分類アルゴリズム ,  *バイナリー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 日常生活活動 ,  分類 ,  特徴選択 ,  バイナリー猫スウォーム最適化 ,  勾配ブーストツリー

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 日常生活 ,  活動 ,  分類 ,  最適化 ,  特徴選択 ,  機械学習 ,  アンサンブル