文献

J-GLOBAL ID：202202287952167631   整理番号：22A0157199

医療診断における特徴選択のための欲張り交差によるコロナウイルス群免疫最適化器【JST・京大機械翻訳】

Coronavirus herd immunity optimizer with greedy crossover for feature selection in medical diagnosis

著者 (5件)： Alweshah Mohammed (Prince Abdullah Bin Ghazi Faculty of Information and Communication Technology, Al-Balqa Applied University, Al-Salt, Jordan) ,  Alkhalaileh Saleh (Center for Artificial Intelligence Technology, Faculty of Information Science and Technology, Universiti Kebangsaan Malaysia, Bangi, Selangor, Malaysia) ,  Al-Betar Mohammed Azmi (Artificial Intelligence Research Center (AIRC), College of Engineering and Information Technology, Ajman University, Ajman, United Arab Emirates) ,  Al-Betar Mohammed Azmi (Department of Information Technology, Al-Huson University College, Al-Balqa Applied University, Al-Huson, Irbid, Jordan) ,  Bakar Azuraliza Abu (Center for Artificial Intelligence Technology, Faculty of Information Science and Technology, Universiti Kebangsaan Malaysia, Bangi, Selangor, Malaysia)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 235  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 医療データの重要性と,そのようなデータに基づく決定の重要な性質,ならびにその体積の大きな増加は,特定の医療問題に対する最も関連するデータを同定するための研究者を奨励し,コロナウイルス群免疫最適化器(CHIO)と名付けた新しいメタヒューリスティックアルゴリズムに基づく2つの知的ラッパーFSアプローチを,CHIOによる探索空間の探索を増強するために, greedy欲交差(GC)オペレータ戦略の組み込みの有無で適用した。2つの提案されたアプローチ,CHIOとCHIO-GCを23の医療ベンチマークデータセットと実世界のCOVID-19データセットを用いて評価した。実験結果は,分類精度,選択サイズ,F測度,標準偏差および収束速度に反映されるように,CHIO-GCが検索能力に関してCHIOより優れていることを示した。GCオペレータは,探索におけるCHIOの探査と開発の間のバランスを強化でき,より迅速な収束のための正しい準最適解を修正できた。また,提案したCHIO-GCを,2つの以前のラッパーFSアプローチ,すなわち,Levy飛行(LBMFO_V3)によるバイナリーガ火炎最適化,およびハイパー学習2進抗力アルゴリズム(HLBDA),ならびに4つのフィルタ法,すなわち,カイ二乗,レリーフ,相関ベース特徴選択および情報利得と比較した。CHIO-GCは,LBMFO_V3と,23の医療ベンチマークデータセットで0.79の精度率を有する4つのフィルタ法を上回った。また,CHIO-GCは,COVID-19データセットに適用したとき,0.93の精度でHLBDAを凌駕した。これらの有望な結果は,正しい解のhunt中のCHIO-GCの2つの探索相間の十分なバランスを打つことにより得られ,収束速度も増加した。これをCHIOアルゴリズムに greedy欲交差技術を統合することによって達成し,早熟収束中に見出された下解を修復し,一方,局所最適探索空間にロックした。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  抗力 ,  *最適化 ,  測度 ,  フィルタ ,  学習 ,  オペレータ ,  標準偏差 ,  *特徴選択 ,  飛翔 ,  思春期早発症
準シソーラス用語： 探索空間 ,  収束速度 ,  ラッパー ,  分類精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 医療診断 ,  特徴選択 ,  欲張りクロスオーバ ,  最適化 ,  コロナウイルス群免疫最適化装置

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 医療診断 ,  特徴選択 ,  交差 ,  コロナウイルス ,  免疫 ,  最適化