Developing Soft Feature Selection Method by Applying Rough Set Theory
Developing Soft Feature Selection Method by Applying Rough Set Theory
应用粗糙集理论发展软特征选择方法
批准号：
20700203
负责人：
TENMOTO Hiroshi
金额：
$1.83万
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2008
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2008 至 2009
中文摘要
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英文摘要
ラフ集合理論での粒度の考え方を学習理論へ応用し、識別対象のデータを識別に最適な粒度で離散化する手法を検討した。粒度の最適化は学習サンプルの識別状況を情報量基準で評価することで行った。最適化した各特徴の粒度がその特徴の識別への貢献度評価を与えることを確認できた。従来法では各特徴の取捨選択の指標しか得られないのに対し、提案手法では特徴そのものをどの程度の精度で記述するべきかという指標を得ることができた。
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会议论文
Soft Feature Selection by Using a Histogram-Based Classifier.
使用基于直方图的分类器进行软特征选择。
使用基于直方图的分类器进行软特征选择。
DOI：
--
发表时间：
2008
期刊：
Lecture Notes in Computer Science, Advances in Pattern Recognition 5342
影响因子：
--
作者：
[H. Tenmoto, M. Kudo]
通讯作者：
M. Kudo
Soft Feature Selection by Using a Histogram-Based Classifier
使用基于直方图的分类器进行软特征选择
使用基于直方图的分类器进行软特征选择
DOI：
--
发表时间：
2008
期刊：
Lecture Notes in Computer Science, Advances in Pattern Recognition 5342
影响因子：
--
作者：
[H. Tenmoto, M. Kudo, H. Tenmoto]
通讯作者：
H. Tenmoto
Development of Multi-Label Image Classification System by Subset Family of Images and Local Features
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批准号：24500228
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项目类别：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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资助金额：$2.16万
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财政年份：2012
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负责人：TENMOTO Hiroshi
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依托单位：