260,208 research outputs found

    Embedding Feature Selection for Large-scale Hierarchical Classification

    Full text link
    Large-scale Hierarchical Classification (HC) involves datasets consisting of thousands of classes and millions of training instances with high-dimensional features posing several big data challenges. Feature selection that aims to select the subset of discriminant features is an effective strategy to deal with large-scale HC problem. It speeds up the training process, reduces the prediction time and minimizes the memory requirements by compressing the total size of learned model weight vectors. Majority of the studies have also shown feature selection to be competent and successful in improving the classification accuracy by removing irrelevant features. In this work, we investigate various filter-based feature selection methods for dimensionality reduction to solve the large-scale HC problem. Our experimental evaluation on text and image datasets with varying distribution of features, classes and instances shows upto 3x order of speed-up on massive datasets and upto 45% less memory requirements for storing the weight vectors of learned model without any significant loss (improvement for some datasets) in the classification accuracy. Source Code: https://cs.gmu.edu/~mlbio/featureselection.Comment: IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2016

    Powellsnakes II: a fast Bayesian approach to discrete object detection in multi-frequency astronomical data sets

    Get PDF
    Powellsnakes is a Bayesian algorithm for detecting compact objects embedded in a diffuse background, and was selected and successfully employed by the Planck consortium in the production of its first public deliverable: the Early Release Compact Source Catalogue (ERCSC). We present the critical foundations and main directions of further development of PwS, which extend it in terms of formal correctness and the optimal use of all the available information in a consistent unified framework, where no distinction is made between point sources (unresolved objects), SZ clusters, single or multi-channel detection. An emphasis is placed on the necessity of a multi-frequency, multi-model detection algorithm in order to achieve optimality

    A comparative study of multiple-criteria decision-making methods under stochastic inputs

    Get PDF
    This paper presents an application and extension of multiple-criteria decision-making (MCDM) methods to account for stochastic input variables. More in particular, a comparative study is carried out among well-known and widely-applied methods in MCDM, when applied to the reference problem of the selection of wind turbine support structures for a given deployment location. Along with data from industrial experts, six deterministic MCDM methods are studied, so as to determine the best alternative among the available options, assessed against selected criteria with a view toward assigning confidence levels to each option. Following an overview of the literature around MCDM problems, the best practice implementation of each method is presented aiming to assist stakeholders and decision-makers to support decisions in real-world applications, where many and often conflicting criteria are present within uncertain environments. The outcomes of this research highlight that more sophisticated methods, such as technique for the order of preference by similarity to the ideal solution (TOPSIS) and Preference Ranking Organization method for enrichment evaluation (PROMETHEE), better predict the optimum design alternative

    Use of the TOPSIS technique to choose the best supplier of quarry natural aggregate

    Get PDF
    Purpose. All over the world, natural substance – the most consumed after water – is the aggregate. The aim of this paper is to select the best supplier of Quarry Natural Aggregate (QNA). Methods. Selection of the best supplier of QNA is performed using the TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) approach, and the method of weights based on ordinal ranking of criteria, and Lagrange multiplier. Findings. In this article, the proposed Multi-Criteria Decision Making (MCDM) approach helps the decision maker(s) to choose the best supplier of QNA amongst the considered and evaluated suppliers. Originality. During negotiation with suppliers, many are the decision makers which only attach an importance at two criteria (unit price and quality, or unit price and delivery time). Thereby, other criteria are not taken into account. Consequently, supplier selection would become not-efficient. The originality of this work is based on the multi-criteria approach to choose the best supplier of QNA. Practical implications. The efficient choice of the best supplier of QNA represents a practical and economical value for the enterprises of the civil engineering, public works, railway and hydraulic works.Мета. Обґрунтування та вибір оптимального постачальника кар’єрного щебню як природного заповнювача на основі використання багатокритеріального методу. Методика. Вибір найкращого постачальника кар’єрного природного заповнювача здійснювався за допомогою багатокритеріального методу аналізу варіантів за ступенем близькості до оптимального (TOPSIS) і методу вагових коефіцієнтів на основі порядкового ранжирування критеріїв та множника Лагранжа. Результати. Підхід, що описується в статті, заснований на багатокритеріальному прийнятті рішень і дозволяє обрати кращого постачальника природного заповнювача серед наявних та розглянутих на ринку компаній. В якості ілюстрації запропонована методологія застосована до чисельного прикладу. Це дозволило визначити вагу впливових на оцінку критеріїв, оцінку значень характеристик кожного розглянутого постачальника QNA, встановлення рейтингу розглянутих постачальників QNA і вибір альтернативи {a4} в якості кращого постачальника QNA. Наукова новизна. Вперше для вибору оптимального постачальника природного заповнювача крім факторів ціни і якості встановлено характер впливу на загальну оцінку також ряду інших факторів: вартість транспортування, транспортна відстань, час доставки, гарантійна політика й рівень відхилення. У даній роботі вперше пропонується багатокритеріальний підхід до вибору оптимального постачальника природного заповнювача кар’єра. Практична значимість. Ефективний вибір постачальника природного заповнювача кар’єра важливий з практичної та економічної точок зору для підприємств у галузі цивільного будівництва, громадських робіт, залізниці та гідротехнічних споруд.Цель. Обоснование и выбор оптимального поставщика карьерного щебня как природного заполнителя на основе использования многокритериального метода. Методика. Выбор лучшего поставщика карьерного природного заполнителя осуществлялся с помощью многокритериального метода анализа вариантов по степени близости к оптимальному (TOPSIS) и метода весовых коэффициентов на основе порядкового ранжирования критериев и множителя Лагранжа. Результаты. Подход, описываемый в статье, основан на многокритериальном принятии решений и позволяет выбрать лучшего поставщика природного заполнителя среди имеющихся и рассматриваемых на рынке компаний. В качестве иллюстрации предложенная методология применена к числовому примеру. Это позволило определить вес влияющих на оценку критериев, оценку значений характеристик каждого рассматриваемого поставщика QNA, установление рейтинга рассматриваемых поставщиков QNA и выбор альтернативы {a4} в качестве лучшего поставщика QNA. Научная новизна. Впервые для выбора оптимального поставщика природного заполнителя кроме факторов цены и качества установлен характер влияния на общую оценку также ряда других факторов: стоимость транспортирования, транспортное расстояние, время доставки, гарантийная политика и уровень отклонения. В данной работе впервые предлагается многокритериальный подход к выбору оптимального поставщика природного заполнителя карьера. Практическая значимость. Эффективный выбор поставщика природного заполнителя карьера важен с практической и экономической точек зрения для предприятий в области гражданского строительства, общественных работ, железной дороги и гидротехнических сооружений.The authors thank all the colleagues which have contributed to the realization of this research work
    corecore