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Data Mining of High Accuracy for the Efficiency in the Task of Massive Printing
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJSEIA) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Software Engineering and Its Applications SCOPUS 바로가기
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- 통권
- Vol.6 No.4 (2012.10)바로가기
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- 페이지
- pp.195-200
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A208406
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Random forests are known to be robust for missing and erroneous data as well as irrelevant features. Moreover, even though the forests have many trees, they can utilize the fast building property of decision trees, so they do not require much computing time. In this paper an efficient procedure that utilizes random forests to predict the cylinder bands in rotogravure printing is shown. Even though several research results have been published already to find better prediction accuracy based on other methods, a new and very good result has been found with the suggested method having appropriate parameters of random forests.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. The Method
4. Experiment
5. Conclusions
Acknowledgements
References
키워드
Data mining massive printing decision trees저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJSEIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSEIA)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Software Engineering and Its Applications
- 간기
- 월간
- pISSN
- 1738-9984
- 수록기간
- 2008~2016
- 등재여부
- SCOPUS
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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