Knowledge discovery method in large scale data using artificial missing values
Knowledge discovery method in large scale data using artificial missing values
利用人工缺失值的大规模数据知识发现方法
批准号：
16K00316
负责人：
Shimada Kaoru
金额：
$2.83万
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2016
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2016-04-01 至 2019-03-31
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Exceptional Association Rule Set Mining from Oral Health Assessment Database
从口腔健康评估数据库中挖掘特殊关联规则集
从口腔健康评估数据库中挖掘特殊关联规则集
DOI：
10.1007/978-3-319-67792-7_42
发表时间：
2018
期刊：
Advances in Intelligent Systems and Computing
影响因子：
--
作者：
[Kaoru Shimada, Satoshi Noguchi, Michiko Makino, Toru Naito]
通讯作者：
Toru Naito
DOI：
10.1109/smc.2018.00558
发表时间：
2018-10
期刊：
2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)
影响因子：
--
作者：
[K. Shimada;H. Aoki;K. Kubota;S. Haresaku;S. Mizutani;T. Naito;Michio Ueno]
通讯作者：
K. Shimada;H. Aoki;K. Kubota;S. Haresaku;S. Mizutani;T. Naito;Michio Ueno
Association Rule-based Classifier Using Artificial Missing Values
使用人工缺失值的基于关联规则的分类器
使用人工缺失值的基于关联规则的分类器
DOI：
10.1007/978-3-319-62701-4_5
发表时间：
2017
期刊：
Lecture Notes in Artificial Intelligence
影响因子：
--
作者：
[Kaoru Shimada, Takaaki Arahira, Takashi Hanioka]
通讯作者：
Takashi Hanioka
在宅高齢者の主観的幸福感低値群における影響要因の分析 －AIを用いた影響因子組合せの発見－
居家老年人主观幸福感低下人群影响因素分析——利用AI发现影响因素组合——
居家老年人主观幸福感低下人群影响因素分析——利用AI发现影响因素组合——
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
[嶋田香, 青木久恵, 窪田惠子, 晴佐久悟, 水谷慎介, 内藤徹, 上野道雄]
通讯作者：
上野道雄
数値属性の離散化に人工的欠損値を導入したルールベースのクラス分類手法
基于规则的分类方法，引入人工缺失值来离散化数值属性
基于规则的分类方法，引入人工缺失值来离散化数值属性
DOI：
--
发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
作者：
[嶋田 香, 荒平 高章, 埴岡 隆]
通讯作者：
埴岡 隆
Evolutionary knowledge discovery to create explainable knowledge from large data sets
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批准号：20K11964
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项目类别：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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资助金额：$2.75万
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财政年份：2020
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负责人：Shimada Kaoru
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依托单位：
海外基金