論文の概要: Image Classification Method using Dynamic Quantum Inspired Genetic Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11477v4
• Date: Sat, 05 Apr 2025 03:55:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 20:14:38.737058
• Title: Image Classification Method using Dynamic Quantum Inspired Genetic Algorithm
• Title（参考訳）: 動的量子インスピレーション型遺伝的アルゴリズムを用いた画像分類法
• Authors: Akhilesh Kumar Singh, Kirankumar R. Hiremath,
• Abstract要約: D-QIGAは、局所最適化を回避し、最適化を改善するために適応機構と長鎖染色体戦略を導入している。 ベンチマークと実世界の問題でテストされ、GAの95%に比べて99.99%以上の分類精度で従来の遺伝的アルゴリズムよりも大幅に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study presents a dynamic Quantum-Inspired Genetic Algorithm (D-QIGA) for feature selection, leveraging quantum principles like superposition and rotation gates to enhance exploration and exploitation. D-QIGA introduces adaptive mechanisms and a lengthening chromosome strategy to avoid local optima and improve optimization. Tested on benchmark and real-world problems, it significantly outperforms traditional Genetic Algorithms, achieving over 99.99% classification accuracy compared to GA's 95%.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、重畳や回転ゲートといった量子原理を利用して探索と利用を強化する、特徴選択のための動的量子インスパイアされた遺伝的アルゴリズム(D-QIGA)を提案する。 D-QIGAは、局所最適化を回避し、最適化を改善するために適応機構と長鎖染色体戦略を導入している。 ベンチマークと実世界の問題でテストされ、GAの95%に比べて99.99%以上の分類精度で従来の遺伝的アルゴリズムよりも大幅に優れていた。

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