Evolutionary Multilabel Feature Selection Using Promising Feature Subset Generation
المؤلفون المشاركون
Lee, Jaesung
Seo, Wangduk
Kim, Dae-Won
Han, Ho
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-09-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Recent progress in the development of sensor devices improves information harvesting and allows complex but intelligent applications based on learning hidden relations between collected sensor data and objectives.
In this scenario, multilabel feature selection can play an important role in achieving better learning accuracy when constrained with limited resources.
However, existing multilabel feature selection methods are search-ineffective because generated feature subsets frequently include unimportant features.
In addition, only a few feature subsets compared to the search space are considered, yielding feature subsets with low multilabel learning accuracy.
In this study, we propose an effective multilabel feature selection method based on a novel feature subset generation procedure.
Experimental results demonstrate that the proposed method can identify better feature subsets than conventional methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lee, Jaesung& Seo, Wangduk& Han, Ho& Kim, Dae-Won. 2018. Evolutionary Multilabel Feature Selection Using Promising Feature Subset Generation. Journal of Sensors،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201084
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lee, Jaesung…[et al.]. Evolutionary Multilabel Feature Selection Using Promising Feature Subset Generation. Journal of Sensors No. 2018 (2018), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201084
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lee, Jaesung& Seo, Wangduk& Han, Ho& Kim, Dae-Won. Evolutionary Multilabel Feature Selection Using Promising Feature Subset Generation. Journal of Sensors. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201084
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1201084
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر