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J-GLOBAL ID：201702291575718639   整理番号：17A0278980

コンピュータビジョン応用におけるルールベース推論のための計算知能に基づく機械学習法【Powered by NICT】

Computational intelligence based machine learning methods for rule-based reasoning in computer vision applications

著者 (3件)： Dhivyaprabha T T (Department of Computer Science, Avinashilingam Institute for Home Science and Higher Education for Women, Coimbatore, India) ,  Subashini P (Department of Computer Science, Avinashilingam Institute for Home Science and Higher Education for Women, Coimbatore, India) ,  Krishnaveni M (Department of Computer Science, Avinashilingam Institute for Home Science and Higher Education for Women, Coimbatore, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SSCI  ページ： 1-8  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： ロボット制御では,データの理解のためのルール発見は非常に重要である。基本的には,データの理解は,論理的規則,類似性評価と図式解法に依存する。エキスパートシステムは,機械学習技術を使用して,匿名環境を調べることにより訓練例を収集した。動的環境では,今後の活動は,ルールベースとして,コード認識の配列により決定した。本論文では,画像理解のための論理ルールの抽出と利用を実証し,よく知られた既存の人工学習法と新しく開発した相乗的線維芽細胞最適化(SFO)アルゴリズムを用いて,に焦点を当てた。SFOアルゴリズムは二つのモードで試験した:ミシガンとピッツバーグアプローチ。最適ルール発見は連続データを記述し,最適化段階で精度と誤差レベルを検証し評価した。本研究では,The Monk’s Problemはその領域を効果的に抽出された属性から物体を分類におけるロボット分類システムの一般化と可理解性を増強する最適ルールを発見することにより解いた。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： *ルールベース ,  *人工知能 ,  類似性 ,  最適化 ,  *機械学習 ,  画像理解 ,  図式解法 ,  *コンピュータビジョン ,  *学習 ,  エキスパートシステム
準シソーラス用語： 可理解性 ,  動的環境 ,  ルール発見 ,  ロボット制御 ,  *ルールベース推論 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： コンピュータビジョン ,  応用 ,  ルールベース推論 ,  計算知能 ,  機械学習