カーネル密度推定器としての実数値交叉　　ＵＮＤＸに基づく交叉カーネルの提案

• 佐久間 淳

  東京工業大学総合理工学研究科

• 小林 重信

  東京工業大学総合理工学研究科

書誌事項

タイトル別名

• Real-coded Crossovers as a Role of Kernel Density Estimator Proposal of Crossover Kernels based on Unimordal Normal Distribution Crossover
• カーネル ミツド スイテイキ ト シテノ ジッスウチ コウサ UNDX ニ モトズク コウサ カーネル ノ テイアン
• Proposal of Crossover Kernels based on Unimordal Normal Distribution Crossover
• UNDXに基づく交叉カーネルの提案

抄録

This paper presents a kernel density estimation method by means of real-coded crossovers. Functions of real-coded crossover operators are composed of probabilistic density estimation from parental populations and sampling from estimated models. Real-coded Genetic Algorithm (RCGA) does not explicitly estimate probabilistic distributions, however, probabilistic model estimation is implicitly included in algorithms of real-coded crossovers. Based on this understanding, we exploit the implicit estimation of probabilistic distribution of crossovers as a kernel density estimator. We also propose an application of crossover kernels to Expectation-Maximization estimation (EM) of Gaussian mixtures.

収録刊行物

• 人工知能学会論文誌

  人工知能学会論文誌 22 (5), 520-530, 2007

  一般社団法人 人工知能学会

キーワード

• real-coded GA
• crossover
• kernel
• density estimation
• classification
• mixture model
• expectation maximization
• Gaussian mixture

詳細情報

• CRID: 1390282680084180096
• NII論文ID: 10022008064
• NII書誌ID: AA11579226
• DOI: 10.1527/tjsai.22.520
• ISSN: 13468030
• ISSN: 13460714
• NDL書誌ID: 9604222
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I9604222
• Web Site: http://www.jstage.jst.go.jp/article/tjsai/22/5/22_5_520/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可