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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제13권 제2호
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 321 - 339 (19page)
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In this work, we are interested in the extraction of areas of interest from satellite images by introducing a MOTRIBES/ OC-SVM approach. The One-Class Support Vector Machine (OC-SVM) is based on the estimation of a support that includes training data. It identifies areas of interest without including other classes from the scene. We propose generating optimal training data using the Multi-Objective TRIBES (MO-TRIBES) to improve the performances of the OC-SVM. The MO-TRIBES is a parameter-free optimization technique that manages the search space in tribes composed of agents. It makes different behavioral and structural adaptations to minimize the false positive and false negative rates of the OC-SVM. We have applied our proposed approach for the extraction of earthquakes and urban areas. The experimental results and comparisons with different state-of-the-art classifiers confirm the efficiency and the robustness of the proposed approach.
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A. Bifet / 2010 / Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases / Springer : 135 ~ 150
A. L. Bazzan / 2009 / Multi-Agent Systems for Traffic and Transportation Engineering / IGI Global
A. Lechervy / 2014 / Bagging et boosting / University of Caen
A. Saidane / 2005 / Une approche SMA de l’Agregation et de la Cooperation des Classifieurs / Proceedings of 3th International Conference: Sciences of Electronic, Technologies of
A. Srinet / / Bagging and boosting
A. L. Bazzan / 2009 / Multi-Agent Systems for Traffic and Transportation Engineering / IGI Global
A. Lechervy / 2014 / Bagging et boosting / University of Caen
A. Saidane / 2005 / Une approche SMA de l’Agregation et de la Cooperation des Classifieurs / Proceedings of 3th International Conference: Sciences of Electronic, Technologies of
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