تلفن: ۰۴۱۴۲۲۷۳۷۸۱
تلفن: ۰۹۲۱۶۴۲۶۳۸۴

دانلود ترجمه مقاله انتخاب دسته بندهای تجمعی توسط معیار مهارت و تنوع – مجله الزویر

عنوان فارسی: انتخاب بهینه دسته بندهای تجمعی با استفاده از معیارهای مهارت و تنوع دسته بندهای پایه
عنوان انگلیسی: Optimal selection of ensemble classifiers using measures of competence and diversity of base classifiers
تعداد صفحات مقاله انگلیسی : 7 تعداد صفحات ترجمه فارسی : 20
سال انتشار : 2013 نشریه : الزویر - Elsevier
فرمت مقاله انگلیسی : PDF فرمت ترجمه مقاله : ورد تایپ شده
کد محصول : 3161 رفرنس : دارد
محتوای فایل : zip حجم فایل : 1.03Mb
رشته های مرتبط با این مقاله: مهندسی کامپیوتر
گرایش های مرتبط با این مقاله: نرم افزار و معماری سیستم های کامپیوتری
مجله: سیستم و شبکه های کامپیوتری
دانشگاه: لهستان
کلمات کلیدی: انتخاب دسته جمعی پویا، مهارت دسته بند، معیار تنوع، آنیلینگ شبیه سازی شده
وضعیت ترجمه عناوین تصاویر و جداول: ترجمه شده است
وضعیت ترجمه متون داخل تصاویر و جداول: ترجمه نشده است
وضعیت فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه: به صورت تصویر درج شده است
ترجمه این مقاله با کیفیت عالی آماده خرید اینترنتی میباشد. بلافاصله پس از خرید، دکمه دانلود ظاهر خواهد شد. ترجمه به ایمیل شما نیز ارسال خواهد گردید.
فهرست مطالب

چکیده

۱ مقدمه

۲ چارچوب نظری

۱ ۲ مقدمات

۲ ۲ دسته بند مرجع تصادفی – RRC

۳ ۲ مهیار مهارت دسته بند

۴ ۲ معیار تنوع مجموعه دسته بندها

۳ سیستم های انتخاب دسته جمعی پویا

۱ ۳ سیستم DES-CD d-opt

۲ ۳ سیستم DES-CD c-opt

۳ ۳ حل مسائل بهینه سازی

۴ آزمایشات

۱ ۴ پایگاههای داده و راه اندازی آزمایش

۲ ۴ آزمایش ۱

۳ ۴ آزمایش ۲

۴ ۴ نتایج و بحث

۵ نتیجه گیری

نمونه متن انگلیسی

Abstract

In this paper, a new probabilistic model using measures of classifier competence and diversity is proposed. The multiple classifier system (MCS) based on the dynamic ensemble selection scheme was constructed using both developed measures. Two different optimization problems of ensemble selection are defined and a solution based on the simulated annealing algorithm is presented. The influence of minimum value of competence and diversity in the ensemble on classification performance was investigated. The effectiveness of the proposed dynamic selection methods and the influence of both measures were tested using seven databases taken from the UCI Machine Learning Repository and the StatLib statistical dataset. Two types of ensembles were used: homogeneous or heterogeneous. The results show that the use of diversity positively affects the quality of classification. In addition, cases have been identified in which the use of this measure has the greatest impact on quality.

نمونه متن ترجمه

چکیده:

در این مقاله، یک مدل احتمالی جدید با استفاده از معیارهای مهارت و تنوع دسته بند پیشنهاد شده است. سیستم چند دسته بند یا دسته بند چندگانه (MCS) بر اساس طرح انتخاب دسته جمعی پویا با استفاده از هر دو معیار توسعه یافته، ساخته شد، دو مشکل بهینه سازی انتخاب دسته جمعی تعریف و راه حلی مبتنی بر الگوریتم آنیلینگ شبیه سازی شده مطرح شده است، تاثیر حداقل مقدار مهارت و تنوع در مجموعه بر عملکرد دسته بندی مورد پژوهش قرار گرفت، اثربخشی روشهای انتخاب پویای پیشنهاد شده و تاثیر هر دو معیار با استفاده از هفت پایگاه داده اقتباس شده از مخزن یادگیری ماشینی UCI و مجموعه داده های آماری StatLib تست گردید. ازدو تیپ مجموعه استفاده گردید: همگن و ناهمگن. نتایج بدست آمده نشان می دهد که استفاده از تنوع اثر مثبتی بر کیفیت دسته بندی اعمال می نماید. به علاوه، مواردی شناسایی شده است که در آنها استفاده از این معیار بیشترین تاثیر را بر کیفیت دارد.