Runtime Optimization of Widrow-Haff Classification Algorithm Using Proper Learning Samples
- سال انتشار: 1396
- محل انتشار: چهارمین کنفرانس ملی فناوری اطلاعات، کامپیوتر و مخابرات
- کد COI اختصاصی: ITCT04_150
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 631
نویسندگان
Assistant Professor
Student
Student
Student
چکیده
This study works on the runtime optimization of Widrow-Hoff classification algorithm. The use of proper learning samples has a significant effect on the runtime and accuracy of supervised classification algorithms, in special Widrow-Hoff classification algorithm. In this study with synthesizing Multi Class Instance Selection (MCIS) algorithm and Widrow-Hoff classification algorithm, the runtime of algorithm has significantly reduced. Results of this, of vantage sample of accuracy and time, have been assessed, and simulations are indicating MCIS with the aid of proper measures is able to select the data having most effectiveness on classification. In the case, if Widrow-Hoff classifier has less and important samples (achieved by MCIS), it would be able to save significant amount of time in classification processکلیدواژه ها
Widrow-Hoff, Classification, Learning samples, Runtime Optimization, MCISمقالات مرتبط جدید
- مدلسازی و شبیه سازی جبران ساز سری سنکرون استاتیکی توزیع برای حل چالش های شبکه توزیع بر پایه الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری
- Adaptive Control Strategies for Fast Charging of EVs with Battery Degradation Mitigation
- شناسایی مانع با استفاده از دید استریو برای خودروهای بدون سرنشین
- Multi-Gbest Decomposition for Many-Objective Optimization
- ترکیب منابع انرژی پیزوالکتریک و ترموالکتریک به منظور افزایش کارایی سیستم های برداشت انرژی
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.