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J-GLOBAL ID：201702232201642810   整理番号：17A0067858

コウモリアルゴリズムに基づくベイズ分類器の最適化研究【JST・京大機械翻訳】

ON BAYESIAN CLASSIFIER OPTIMISATION BASED ON BAT ALGORITHM

著者 (4件)： Jiang Liqing ((xuzhou)School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology) ,  Zhang Mingxin (School of Computer Science and Engineering, Changshu Institute of Technology) ,  Zheng Jinlong (School of Computer Science and Engineering, Changshu Institute of Technology) ,  Dai Jiao ((xuzhou)School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 33  号： 9  ページ： 259-263  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： NAIVE BAYES分類器は広く使用されている単純かつ効果的な分類アルゴリズムであるが,その条件付き独立性の「NAIVE BAYES仮説」と現実との差異があり,この仮定はNAIVE BAYES分類器の分類精度を制限するものである.この仮定を弱めるために,改良ベイズアルゴリズムを用いてNAIVE BAYES分類器を最適化した。改良コウモリアルゴリズムは,タブー探索機構とランダム摂動演算子を導入して,局所最適解を避けることができて,収束速度を加速した。改良したコウモリアルゴリズムは各属性の重みを自動的に探索し、各属性に異なる重みを与えることにより、計算コストが大幅に向上しない場合、クラス独立性仮説を弱め、NAIVE BAYES分類器の正確率を増強した。実験結果は,提案したアルゴリズムが従来のNAIVE BAYESと文献[6]の新しい重み付きBAYES分類アルゴリズムと比較して,より良い分類効果を持つことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  タブー探索 ,  摂動 ,  *アルゴリズム ,  計算コスト ,  収束速度 ,  局所最適解 ,  *改変
準シソーラス用語： 分類精度 ,  分類アルゴリズム ,  *Bayes分類器 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Classification ,  Naive Bayesian ,  Attribute weighting ,  Bat algorithm

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： コウモリアルゴリズム ,  ベイズ分類器 ,  最適化 ,  研究