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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Contenu archivé le 2024-05-28

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

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

FP7-PEOPLE-2009-IEF
Voir d’autres projets de cet appel

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

MC-IEF - Intra-European Fellowships (IEF)

Coordinateur

UNIVERSITY OF SURREY
Contribution de l’UE
€ 174 903,20
Adresse
Stag Hill
GU2 7XH Guildford
Royaume-Uni

Voir sur la carte

Région
South East (England) Surrey, East and West Sussex West Surrey
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

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