{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{-“日期部分”:[2022,4,23]],“日期时间”:“2022-04-23T13:08:59Z”,“时间戳”:1650719339883},“引用-计数”:34,“发布者”:“日本信息处理学会”,“问题”:“2”,“内容域”:{“域”:[],“交叉标记限制”:false},”shortcontainer-title“:[“Journal of Information Processing”],“published-print”:{“date-parts”:[[2013]]},“DOI”:“10.2197\/ipsjjip.21.329”,“type”:“Journal-article”,“created”:{-“date-parts”:[2013,4,14]],“date-time”:“2013-04-14T22:57:39Z”,“timestamp”:1365980259000},”page“:”329-341“,”source“Crossref”,“is-referenced-by-count”:1,“title”:[“资源受限学习的数字减少”],“前缀”:“10.2197”,“卷”:“21”,“作者”:[{“给定”:“哈米西”,“家族”:“卡列格尔”,“序列”:“第一”,“从属关系”:[]},{“已知”:“Hideyuki”,“家庭”:“高桥”,“顺序”:“附加”,“附属关系”:[]}[]},{“给定”:“Kazuto”,“family”:“Sasai”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]},{“given”:“Gen”,“家族”:“Kitagata”,“序列”:“附加的”,“从属关系”:[]},}“giving”:“Tetsuo”,”family“:”Kinoshita“,”sequence“:”additional“,”affiliation:[]}],“member”:“1012”,“reference”:[{“key”:“1”,“unstructured”:“[1]Alcalá-Fdez,J.、Fernandez,A.、Luengo,J.,Derrac,J、GarcíA,S.、Sánchez,L.和Herrera,F.:KEEL数据挖掘软件工具:数据集存储库、算法集成和实验分析框架,《多值逻辑与软计算杂志》,第17卷,第255-287页(2011年)。},{“key”:“2”,“unstructured”:“[2]Bdoiu,M.和Clarkson,K.L.:球的最佳核集,计算几何,理论应用(2008)。},{“key”:“3”,“unstructured”:“[3]Bigus,J.P.:agent构建和学习环境,程序。第四届自治机构国际会议,美国纽约,第108-109页(2000年)。},{“key”:“4”,“unstructured”:“[4]Cano,J.R.,Herrera,F.和Lozano,M.:使用进化算法作为KDD中数据缩减的实例选择:一项实验研究,IEEE传输。进化计算,第7卷,第6期,第561-575页(2003年)。“},{”key“:”5“,”unstructured“:”[5]Cao,L.,Gorodetsky,V.和Mitkas,P.A.:代理挖掘:代理与数据挖掘的协同作用,IEEE传输。《智能系统》,第24卷,第3期,第64-72页(2009年)。“},{”key“:”6“,”unstructured“:”[6]Chawla,N.V.,Bowyer,K.W.,Hall,L.O.和Kegelmeyer,W.P.:SMOTE:合成少数过采样技术,《人工智能研究杂志》,第16卷,第321-357页(2002年)。“},{”key“:”7“,”unstructured“:”[7]Cortes,C.和Vapnik,V.:Support-Vector Networks,机器学习,第273-297页(1995年)。“},{”key“:”8“,”unstructured“:”[8]Cunningham,P.:基于事例推理的相似机制分类,IEEE传输。《知识与数据工程》,第21卷,第11期,第1532-1543页(2009年)。“},{”键“:”9“,”非结构化“:”[9]Farmer,M.E.,Bapna,S.和Jain,A.K.:使用改进随机变异爬山的大规模特征选择,程序。第17届模式识别国际会议,第2卷,第287-290页(2004)。“},{”key“:”10“,”unstructured“:”[10]Frank,A.和Asuncion,A.:UCI机器学习库,可从<http://\/archive.ics.UCI.edu\/ml>获取,加州欧文:加州大学信息与计算机科学学院(2010)。“}”,{“key”:“11”,“unstructure”:“[11]Gao,J.,Ding,B.,Fan,W.,Han,J.和Yu,P.S.:用偏斜类分布和概念漂移对数据流进行分类,IEEE传输。《互联网计算》,第12卷,第6期,第37-49页(2008年)。“},{”key“:”12“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”[12]Garcia,S.,Derrac,J.,Cano,J.R.和Herrera,F.:最近邻分类的原型选择:分类学和实证研究,IEEE传输。模式分析与机器智能,第99卷(2011年)(预打印)。“,”DOI“:”10.1109\/TPMI.2011.142“},{”key“:”13“,”非结构化“:”[13]Gustavo,E.A.,Batista,P.A.,Prati,R.C.和Monard,M.C.:平衡机器学习训练数据的几种方法的行为研究,ACM SIGKDD探索新闻稿,第6卷,第1期,第20-29页(2004年)。“},{”key“:”14“,”unstructured“:”[14]Hagras,H.,Callaghan,V.,Colley,M.,Clarke,G.,Pounds-Cornish,A.和Duman,H.:使用嵌入式代理创建环境智能环境,IEEE智能系统,第19卷,第12-20页(2004)。“},{”key“:”15“,”unstructured“:”[15]Han,J.和Kamber,M.:数据挖掘:概念和技术,第二版,Morgan Kaufmann(2006)。“},{”key“:”16“,”unstructured“:”[16]Kalegele,K.,Sveholm,J.,Takahashi,H.,Sasai,K.、Kitagata,G.和Kinoshita,T.:用于学习工件的按需数据数量减少,2012年IEEE第26届高级信息网络和应用国际会议,第151-159页(2012)。“},{”key“:”17“,”unstructured“:”[17]Kalegele,K.,Sveholm,J.,Takahashi,H.,Sasai,K.、Kitagata,G.和Kinoshita,T.:基于采矿的Agent学习的动态数量缩减,程序。第19届多媒体通信和分布式处理研讨会,第51-56页(2011年10月)。“},{”key“:”18“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”[18]Kalegele,K.,Sveholm,J.,Takahashi,H.,Sasai,K.、Kitagata,G.和Kinoshita,T.:对象学习的按需数字减少,程序。物联网和服务平台研讨会,第6卷,第1-8页(2011年12月)。“,”DOI“:”10.1145\/2079353.2079359“},{”key“:”19“,”unstructured“:”[19]Kumar,P.,Mitchell,J.S.B.和Yildirim,E.A.:使用芯组的高维围球近似最小值,《实验算法》,第8卷,第1.1条(2003年)。},{“key”:“20”,“unstructured”:“[20]Liu,H.,Dougherty,E.R.,Dy,J.G.,Torkkola,K.,Tuv,E.,Peng,H.、Ding,C.,Long,F.,Berens,M.,Parsons,L.,Zhao,Yu,L.和Forman,G.:进化特征选择,IEEE传输。《智能系统》,第20卷,第6期,第64-76页(2005年)。“},{”key“:”21“,”unstructured“:”[21]Makita,Y.,de Hoon,M.和Danchin,A.:Hon-yaku:一种生物学驱动的贝叶斯方法,用于识别原核生物中的翻译起始位点,BMC生物信息学杂志,第8卷,第1期,第47页(2007年)。“},{”key“:”22“,”unstructured“:”[22]Mitkas,P.、Symeonidis,A.、Kechagias,D.、Athanasiadis,I.N.、Laleci,G.、Kurt,G.,Kabak,Y.、Acar,A.和Dogac,A.:动态代理再培训的代理框架:代理学院,程序。第十二届电子商务和电子工作年会,第16-18页(2002年)。“},{”key“:”23“,”unstructured“:”[23]Nielsen,F.和Nock,R.:近似最小封闭球及其在机器学习中的应用,国际计算几何与应用杂志,第19卷(2009年)。“},{”key“:”24“,”unstructured“:”[24]Platt,J.:使用序列最小优化快速训练支持向量机,《核方法的进展——支持向量学习》,麻省理工学院出版社(1998年)。“},{”key“:”25“,”unstructured“:”[25]Quinlan,J.R.:C4.5中连续属性的改进使用,《人工智能研究杂志》,第4卷,第77-90页(1996年)。“},{”key“:”26“,”unstructured“:”[26]Segata,N.,Blanzieri,E.,Delany,S.J.和Cunningham,P.:基于实例学习的局部最大边际法降噪,《智能信息系统杂志》,第35卷,第301-331页(2010年)。“},{”键“:”27“,”非结构化“:”[27]Seiffert,C.,Khoshgoftar,T.M.,Van Hulse,J.和Napolitano,A.:RUSBoost:缓解阶级失衡的混合方法,IEEE传输。《系统、人与控制论》,第40卷,第1期,第1-4页(2010年)。“},{“key”:“28”,“nonstructured”:“[28]Skalak,D.B.:通过采样和随机变异爬山算法进行原型和特征选择,程序。第11届国际机器学习大会,第293-301页(1994年)。“},{”key“:”29“,”unstructured“:”[29]Symeonidis,A.L.,Mitkas,P.A.和Kechagias,D.D.:挖掘模式和规则,通过集成多代理平台提高代理智能,程序。第六届IASTED国际会议,人工智能和软计算(2002年7月)。“},{”key“:”30“,”unstructured“:”[30]Tsang,I.W.,Kwok,J.T.和Cheung,P.M.:核心向量机:对超大数据集进行快速SVM训练,机器学习研究杂志(JMLR<\/i>),第6卷,第363-392页(2005年)。“},{”key“:”31“,”unstructured“:”[31]Wilson,D.L.:使用编辑数据的最近邻规则的渐近性质,IEEE传输。《系统、人与网络理论》,第2卷,第408-421页(1972年)。“},{”key“:”32“,”unstructured“:”[32]Wilson,D.R.和Martinez,T.R.:基于实例学习算法的简化技术,《机器学习杂志》,第38卷,第3期,第257-286页(2000年)。“},{”key“:”33“,”unstructured“:”[33]Witten,I.H.和Frank,E.:数据挖掘:实用机器学习工具和技术,第二版,Morgan Kaufmann(2005)。“},{”key“:”34“,”unstructured“:”[34]可从<http://www.opportunity-project.eu\/>.“}]获得,”container-title“:[”Journal of Information Processing“],”original-title”:[],”language“:”en“,”link“:[{”URL“:”https:\\/www.jstage.jst.go.jp\/article\/ipsjp\/21\/21_329\/_pdf“,”content-type“:”unspecified“,”content-vers“离子“:”vor“,”intended-application“:”similarity-checking“}],”deposed“:{”date-parts“:[2022,2,13]],”date-time“:”2022-02-13T18:43:19Z“,”timestamp“:1644777799000},”score“:1,”resource“:{“primary”:{“URL”:“https:\/\/www.jstage.jst.go.jp\/article\/ipsjjip\/21\/21\%21_329\/_article“}}”,“subtitle”:[],“shorttitle”:[],“已发布”:{“日期-部分”:[[2013]]},“references-count“:34,”journal-issue“:{”issue“:”2“,”published-print“:{”date-parts“:[[2013]]}},”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10.2197\/ipsjjip.21.329“,”relationship“:{},“ISSN”:[“1882-6652”],”ISSN-type“:[{”value“:”1882-6653“,”type“”:“electronic”}],“subject”:[],“published”:{“date”部分”:【2013年】}}}