基于受限玻尔兹曼机的克隆选择算法免疫记忆生成方法
神经与进化计算
2018-04-10 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
近期，需要一种高水准的图像处理技术来实时提取图像特征。我们的研究中，旅游主体数据收集自基于手机参与式感知（MPPS）系统。每条记录由图像文件（含 GPS、地理位置名称）、用户数值评分以及用户在真实到访景点所写的自然语言评论组成。在先前研究中，可通过带免疫记忆细胞（CSAIM）的克隆选择算法检测出景点中的著名地标。然而，部分地标因特征提取信息量不足而未被先前方法正确检测。为改进该弱点，我们提出基于受限玻尔兹曼机的免疫记忆生成方法。为验证方法有效性，利用深度学习机器学习工具对主体数据分类进行了若干实验。
引用
@article{arxiv.1804.02816,
title = {A Generation Method of Immunological Memory in Clonal Selection Algorithm by using Restricted Boltzmann Machines},
author = {Shin Kamada and Takumi Ichimura},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.02816},
year = {2018}
}
备注
6 pages, 10 figures, Proc. of 2015 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics(IEEE SMC 2015)