[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
ثبت نام و اشتراک::
ارسال مقاله::
پایگاه‌های مرتبط::
برای داوران::
اخلاق در پژوهش::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2020
Citations4817
h-index32
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 19
تعداد شماره ها: 37
تعداد مشاهده ی مقالات: 3369087
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 874048

مقالات دریافت شده: 861
مقالات پذیرفته شده: 358
مقالات رد شده: 490
مقالات منتشر شده: 355

نرخ پذیرش: 41.58
نرخ رد: 56.91

میانگین دریافت تا پذیرش: 403 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.7 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 514.6 روز
____
..
:: ::
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
ماشین بردار پشتیبان چند-کلاسه با ورودی‌های تصادفی با محدودیت‌های احتمالی
تارا محمدی ، هادی جباری* ، سهراب عفتی
چکیده:   (445 مشاهده)
ماشین بردار پشتیبان به عنوان یک الگوریتم با نظارت در ابتدا برای حالت دودویی ابداع شد، سپس به علت کاربردهای آن، الگوریتم های چند-کلاسه نیز طراحی شدند و همچنان به عنوان یک پژوهش در حال بررسی است. اخیرا مدل‌هایی برای بهبود روش‌های چند-کلاسه ارائه گردیده است. اغلب آن‌ها حالتی را بررسی می‌کنند که در آن ورودی‌ها غیرتصادفی هستند در حالی که در دنیای واقعی با داده‌های غیرقطعی و نادقیق مواجه هستیم. لذا در این مقاله به بررسی مدلی پرداخته شده است که در آن ورودی‌ها تصادفی و محدودیت‌های مسئله نیز احتمالی هستند. با استفاده از قضایای آماری و با استفاده از امیدریاضی، محدودیت‌های مسئله از حالت احتمالی خارج شده است. سپس از روش برآورد گشتاوری، برای برآورد امیدریاضی استفاده شده است. با استفاده از شبیه‌سازی مونت کارلو به تولید داده‌های مصنوعی پرداخته و از روش بازنمونه‌گیری بوت استرپ نمونه‌ها را به عنوان ورودی به مدل داده و دقت مدل مورد بررسی قرار گرفته است. در نهایت مدل پیشنهادی را با داده‌های واقعی آموزش داده و دقت آن با شاخص‌های آماری ارزیابی شده است. نتایج حاصل از شبیه‌سازی و مثال واقعی برتری کارایی مدل پیشنهادی را بر مدل‌های مبتنی بر ورودی‌های قطعی نشان می‌دهد.
واژه‌های کلیدی: ماشین بردار پشتیبان چند کلاسه، ورودی تصادفی، محدودیت احتمالی، امید ریاضی
متن کامل [PDF 651 kb]   (249 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشی بنیادی | موضوع مقاله: آمار کاربردی
دریافت: 1403/8/22 | پذیرش: 1403/6/10
فهرست منابع
1. موسوی، ن. و گلعلی‌زاده م. ‎(1402)‎، رویکردی نوین در بکارگیری روش دسته ماشین بردار پشتیبان تصادفی در تحلیل داده های بیان ژن سرطان پروستات، مجله علوم آماری، 17(2)، 459-476
2. Abaszade, M., and Effati, S. (2018), Stochastic Support Vector Regression with Probabilistic Constraints. Applied Intelligence, 48, 243-256. [DOI:10.1007/s10489-017-0964-6]
3. ‎Abaszade, M., and Effati, S. (2019), A New Method for Classifying Random Variables Based on Support Vector Machine. Journal of Classification, 36, 152-174. [DOI:10.1007/s00357-018-9282-x]
4. ‎Al-Ma'shumah, F., Razmkhah, M., and Effati, S. (2022), Expectation-based and Quantile-based Probabilistic Support Vector Machine Classification for Histogram-Valued Data. International Journal on Electrical Engineering and Informatics, 14(1), [DOI:10.15676/ijeei.2022.14.1.15]
5. ‎Barnett, N. S., Dragomir, S. S., and Agarwal, R. P. (2002), Some Inequalities for Probability, Expectation, and Variance of Random Variables Defined over a Finite Interval. Computers and Mathematics with Applications, 43 (10-11), 1319-1357. [DOI:10.1016/S0898-1221(02)00103-7]
6. ‎Benítez-Peña, S., Blanquero, R., Carrizosa, E., and Ramírez-Cobo, P. (2024), Cost-sensitive Probabilistic Predictions for Support Vector Machines. European Journal of Operational Research, 314(1), 268-279. [DOI:10.1016/j.ejor.2023.09.027]
7. ‎Bosch, P., López, J., Ramírez, H., and Robotham, H. (2013), Support Vector Machine under Uncertainty: An application for hydroacoustic classification of fish-schools in Chile. Expert Systems with Applications, 40(10), 4029-4034. [DOI:10.1016/j.eswa.2013.01.006]
8. Chen, W. J., Shao, Y. H., Li, C. N., and Deng, N. Y. (2016), MLTSVM: A Novel Twin Support Vector Machine to Multi-label Learning. Pattern Recognition, 52, 61-74. [DOI:10.1016/j.patcog.2015.10.008]
9. Cortes‎, ‎C.‎, ‎and Vapnik‎, ‎V‎. ‎(1995)‎. ‎Support Vector Networks‎. Machine Learning‎, 20, ‎273-297‎. [DOI:10.1007/BF00994018]
10. ‎Crammer, K., and Singer, Y. (2001), On the Algorithmic Implementation of Multi-class Kernel-based Vector Machines. Journal of Machine Learning Research, 2, 265-292.
11. ‎Don, D. R., and Iacob, I. E. (2020), DCSVM: Fast Multi-class Classification Using Support Vector Machines. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 11(2), 433-447. [DOI:10.1007/s13042-019-00984-9]
12. ‎Dua‎, ‎D.‎, ‎and Graff‎, ‎C‎. ‎(2019)‎. ‎UCI Machine Learning Repository‎. ‎University of California‎, ‎Irvine‎, ‎School of Information and Computer Sciences‎. ‎https://archive.ics.uci.edu‎/ .
13. Gonen, M., Tanugur, A. G., and Alpaydin, E. (2008), Multi-class Posterior Probability Support Vector Machines. IEEE Transactions on Neural Networks, 19(1), 130-139. [DOI:10.1109/TNN.2007.903157] [PMID]
14. Hastie, T., and Tibshirani, R. (1998), Classification by Pairwise Coupling. The Annals of Statistics, 26(2), 451-471 [DOI:10.1214/aos/1028144844]
15. ‎He, X., Wang, Z., Jin, C., Zheng, Y., and Xue, X. (2012), A Simplified Multi-class Support Vector Machine with Reduced Dual Optimization. Pattern Recognition Letters, 33(1), 71-82. [DOI:10.1016/j.patrec.2011.09.035]
16. ‎Knerr, S., Personnaz, L., and Dreyfus, G. (1990), Single-layer Learning Revisited: A Stepwise Procedure for Building and Training a Neural Network. In Neurocomputing: Algorithms, Architectures and Applications, 41-50. [DOI:10.1007/978-3-642-76153-9_5]
17. ‎Li, H. X., Yang, J. L., Zhang, G., and Fan, B. (2013), Probabilistic Support Vector Machines for Classification of Noise Affected Data. Information Sciences, 221, 60-71. [DOI:10.1016/j.ins.2012.09.041]
18. ‎Madjarov, G., Gjorgjevikj, D., and Chorbev, I. (2009), A Multi-Class SVM Classifier Utilizing Binary Decision Tree. Informatica, 33, 225-233
19. ‎Mooney, C. Z. (1997), Monte Carlo Simulation,116. Sage. [DOI:10.4135/9781412985116]
20. ‎Moosaei, H., and Hladík, M. (2022), Least Squares Approach to K-SVCR Multi-Class Classification with its Applications. Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, 90(7), 873-892. [DOI:10.1007/s10472-021-09747-1]
21. Mosavi, N., and Golalizadeh, M. (2014), A New Approach in Using Random Support Vector Machine Cluster in Analyzing Prostate Cancer Gene Expression Data, Journal of Statistical Sciences, 17(2), 459-476. [DOI:10.61186/jss.17.2.4]
22. ‎Platt, J., Cristianini, N., and Shawe-Taylor, J. (1999), Large Margin DAGs for Multi-class Classification. NIPS'99: Proceedings of the 13th International Conference on Neural Information Processing Systems, 12, 547 - 553.
23. ‎Sahleh, A., Salahi, M., and Eskandari, S. (2023), Multi-Class Nonparallel Support Vector Machine. Progress in Artificial Intelligence, 12(4), 349-361. [DOI:10.1007/s13748-023-00308-7]
24. ‎‎Schiilkop‎, ‎P‎. ‎B.‎, ‎Burgest‎, ‎C.‎, ‎and Vapnik‎, ‎V‎. ‎(1995)‎, ‎Extracting Support Data for a Given Task‎. KDD'95: Proceedings of the First International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining‎. ‎AAAI Press‎, ‎Menlo Park‎, ‎CA‎, ‎252--257‎.
25. ‎Vapnik, V. N. ‎(1995)‎, ‎The nature of statistical learning theory‎. ‎NY‎: ‎Springer-Verlag‎. [DOI:10.1007/978-1-4757-2440-0] [PMID]
26. ‎Vapnik, V. N. (1999), An Overview of Statistical Learning Theory. IEEE Transactions on Neural Networks, 10(5), 988-999. [DOI:10.1109/72.788640] [PMID]
27. ‎Weston, J., and Watkins, C. (1999), Support Vector Machines for Multi-class Pattern Recognition, The European Symposium on Artificial Neural Networks, 99, 219-224.
28. Yazdi, H. S., Effati, S., and Saberi, Z. (2007), The Probabilistic Constraints in the Support Vector Machine. Applied Mathematics and Computation, 194(2), 467-479. [DOI:10.1016/j.amc.2007.04.109]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.05 seconds with 43 queries by YEKTAWEB 4700