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検索結果 13 件

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  • ランダムな特徴選択とバギングを利用した欠陥分類

    近藤 和樹, 菊地 啓, 堀田 政二, 渋谷 久恵, 前田 俊二 画像電子学会誌 38 (1), 9-15, 2009

    ...本稿では，半導体ウエーハ上にある欠陥画像から抽出された特徴量に基づいて，欠陥を種類ごとに高精度に分類するために，特徴のランダム選択とバギングを利用した分類手法を提案する．まず，特徴ベクトルの次元数と要素をランダムに決定した後，バギングによる識別を最小距離法やサポートベクトルマシンなどの様々な識別器で行い，最も識別率の高い特徴と識別器を探索する．欠陥データに対する実験結果から，本手法は線型写像に基づく...

    DOI Web Site 参考文献14件

  • ドラッグライクネスモデルの構築とその可視化

    荒川 正幹, 宮尾 知幸, 船津 公人 Journal of Computer Aided Chemistry 9 (0), 70-80, 2008

    ...また、ドラッグライクネスモデルの可視化を目的とし、generative topographic mapping (GTM)およびself-organizing map (SOM)を用いた非線型写像を行った。非線型写像においては、写像の精度を高めると同時に写像の複雑化を抑えることが重要であるが、これまで写像の複雑性を評価するための指標は知られていなかった。...

    DOI Web Site 被引用文献4件 参考文献30件

  • SOMとgenerative topographic mapping (GTM)における非線型写像性の比較

    宮尾 知幸, 荒川 正幹, 船津 公人 ケモインフォマティクス討論会予稿集 2007 (0), JP20-JP20, 2007

    化学データは一般に多次元であるため、データを把握するためには次元削減による可視化が必要となる。代表的な手法としてPCAや自己組織化マップが知られているが、近年Bishopにより確率モデルを用いたgenerative topographic mapping (GTM)が提案された。そこで本研究では、写像の滑らかさの指標を導入し、SOMとGTMにおける写像の特徴を比較した。

    DOI

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