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J-GLOBAL ID：201702244916266406   整理番号：17A0115347

改良された人工ハチコロニーアルゴリズムに基づく分類器と特徴選択のパラメータ最適化【Powered by NICT】

Parameters optimization of classifier and feature selection based on improved artificial bee colony algorithm

著者 (6件)： Wang Haiquan (School of Electrical and Information, Zhongyuan University of Technology, Henan Province, China) ,  Yu Hongnian (Faculty of Science and Technology, Bournemouth University, BH12 5BB, U.K) ,  Zhang Qian (School of Electrical and Information, Zhongyuan University of Technology, Henan Province, China) ,  Cang Shuang (Department of Tourism & Hospitality, Bournemouth University, BH12 5BB, U.K) ,  Liao Wudai (School of Electrical and Information, Zhongyuan University of Technology, Henan Province, China) ,  Zhu Fanbing (School of Electrical and Information, Zhongyuan University of Technology, Henan Province, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICAMechS  ページ： 242-247  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 特徴部分集合選択,分類器のパラメータと共に,分類精度に大きく影響する。最適分類性能を確実にするために,人工蜂コロニー(ABC)アルゴリズムを同時に特徴部分集合を最適化するために提案し,サポートベクトルマシン(SVM),一方ABCアルゴリズム初期化と単純蜂相の最適化性能を改善するためのパラメータが改善された。提案した手法を評価するために,シミュレーションは,UCIデータベースからのデータセットに基づいて実施した。提案した方法の有効性をシミュレーション結果により確認した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： データベース ,  部分集合 ,  シミュレーション ,  *最適化 ,  *特徴選択 ,  *アルゴリズム ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *人工ハチコロニー ,  分類精度 ,  部分集合選択 ,  *パラメータ最適化 ,  *人工ハチコロニーアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工ハチコロニーアルゴリズム ,  分類器 ,  特徴選択 ,  パラメータ最適化