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J-GLOBAL ID：201802268950537040   Reference number：18A1046092

SVM ensemble approaches for improving texture classification performance based on complex network model with spatial information

空間情報を用いた複雑ネットワークモデルに基づくテクスチャ分類性能改善のためのSVMアンサンブル手法【JST・京大機械翻訳】

Author (2)： Ozaki Srisupang Thewsuwan Nanto (Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology, 2-4 Hibikino, Wakamatsu, Kitakyushu, Fukuoka 808-0196, Japan) ,  Horio Keiichi (Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology, 2-4 Hibikino, Wakamatsu, Kitakyushu, Fukuoka 808-0196, Japan)
Material： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conf Proc)
Volume： 2018  Issue： IWAIT  Page： 1-3  Publication year： 2018 
JST Material Number： W2441A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： This paper proposes an SVM ens...

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Thesaurus term： *support vector machine ,  classifier (sorter) ,  spatial distribution ,  space pattern ,  *complex networks ,  geography spatial information
Semi thesaurus term： アンサンブル法 ,  *ネットワークモデル ,  画像分類 ,  *テクスチャー分類 ,  空間情報 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (1)： Pattern recognition  (JE07000S)

Terms in the title (8)： 空間情報 ,  複雑ネットワーク ,  モデル ,  テクスチャ分類 ,  性能改善 ,  SVM ,  アンサンブル ,  手法