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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Inhalt archiviert am 2024-05-28

Mathematical Modelling of Ensemble Classifier Systems via Optimization of Diversity- Accuracy Trade off

Ziel

Learning by kernels has interested researchers for many years and various types of kernel learning algorithms have been developed under different kinds of numerical optimization methods. Because of the heterogeneity of the real world data, combination of different kernels has been studied for binary class problems over the last decade. However, in reality, not every case is binary. Indeed, there are multiclass classification problems in engineering and applied sciences such as biomedical imaging and facial expressions. For such problems hierarchical classification methods have been proposed to predict multiclass problems. As against hierarchical methods, Error Correcting Output Code (ECOC) has been developed to avoid solving multiclass problems directly by breaking the problems into dichotomies instead. Each dichotomy consists of a binary output code from a matrix, the so called ECOC matrix, where each column of ECOC matrix defines the binary classification problem. SVM, one of the most powerful methods in ML, will be employed as ECOC binary classifiers. The decision on the class of test point is evaluated with respect to a combination of binary classifiers, which is often called ensemble classifier. This decision on the test point is affected by each binary classifier error, and hence the diversity of the binary classifiers has an impact on overall accuracy. Different methodologies have been proposed for the combination of classifiers, e.g. weighted combination, where the weights of ensembles can be found heuristically or via optimization modelling. The scientific objective of this proposal can be summarized as follows: 1) Develop novel and effective ensemble classifier systems by optimizing diversity-accuracy trade off 2) Improve the time complexity of model selection, 3) Generalize the overall model via multiple kernel learning for heterogeneous data from real world scenarios and experiment on classifying facial expressions.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

FP7-PEOPLE-2009-IEF
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Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

MC-IEF - Intra-European Fellowships (IEF)

Koordinator

UNIVERSITY OF SURREY
EU-Beitrag
€ 174 903,20
Adresse
Stag Hill
GU2 7XH Guildford
Vereinigtes Königreich

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Region
South East (England) Surrey, East and West Sussex West Surrey
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

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