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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.10
- 수록면
- 41 - 48 (8page)
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최근 특징 선택에서 개미군집 최적화를 위한 선택적 평가 기법이 제안되었다. 이 기법은 불필요하거나 가능성이 적은 후보 해를 실제 평가 과정에서 제외함으로써 계산량을 줄인다. 실험을 통해 이 기법의 우수성을 보였으나, 하나의 데이터만을 사용하였으므로 통계적으로 충분한 신뢰성을 보여주지 못한다. 이 논문의 목적은 선택적 평가 기법의 수렴 특성을 분석하고 결론의 신뢰성을 높이는 것이다. 실험을 위해 UCI 데이터베이스에서 필기, 의료, 음성에 관련된 세가지 데이터를 선택하였다. 이들의 특징 집합 크기는 256부터 617까지 분포한다. 통계적으로 안정된 데이터를 얻기 위해, 이들 각각에 대해 프로그램을 독립적으로 12번 실행하였다. 긴 시간에 걸친 수렴을 관찰하기 위해, 각각의 프로그램 실행은 72시간 동안 이루어졌다. 실험 데이터의 분석을 바탕으로, 선택적 평가 기법의 우수성에 대한 이유와 이 기법의 적용 범위에 대해 기술한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. ACO for Feature Selection
Ⅲ. ACO with selective evaluation
Ⅳ. Convergence characteristics and discussions
Ⅴ. Conclusions
References
저자소개
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
1. [단행본] - J. Kittler / 1986 / Feature selection and extraction, In Handbook of Pattern Recognition and Image Processing / Academic Press : 59 ~ 83
2. [학술지(정기간행물)] - M. H. Aghdam / 2009 / Text feature selection using ant colonyoptimization / Expert Systems with Applica tions 36 : 6843 ~ 6853
3. [학술지(정기간행물)] - A. Al-Ani / 2006 / Feature subset selection using antcolony optimization / International Journal of Computational Intelligence 2 (1) : 53 ~ 58
4. [학술대회논문] - M. E. Basiri / 2009 / A novel hybridACO-GA algorithm for text feature selection / IEEE Congresson Evolutionary Computation : 2561 ~ 2568
5. [학술지(정기간행물)] - K. J. Lee / 2006 / Experimental comparison of feature subsetselection using GA and ACO algorithm / Lecture Notes in Computer Science (Advanced Data Mining and Applications) 4093 : 465 ~ 472
2. [학술지(정기간행물)] - M. H. Aghdam / 2009 / Text feature selection using ant colonyoptimization / Expert Systems with Applica tions 36 : 6843 ~ 6853
3. [학술지(정기간행물)] - A. Al-Ani / 2006 / Feature subset selection using antcolony optimization / International Journal of Computational Intelligence 2 (1) : 53 ~ 58
4. [학술대회논문] - M. E. Basiri / 2009 / A novel hybridACO-GA algorithm for text feature selection / IEEE Congresson Evolutionary Computation : 2561 ~ 2568
5. [학술지(정기간행물)] - K. J. Lee / 2006 / Experimental comparison of feature subsetselection using GA and ACO algorithm / Lecture Notes in Computer Science (Advanced Data Mining and Applications) 4093 : 465 ~ 472
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