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下記はモデル発生にここで使用される説明した方法に関する擬コードリステイング（Pseude Code listing）である： LoadParameters()；／／データ集合と、ビニングの種類の様な種々のパラメーターとをロードし、データ選出、エントロピー加重係数、データ部分集合の数他．．．をバランスさせる Loop through subset#number｛ CreateDashSubset(filename) ／／部分集合データをランダムに Loop through number of local models｛ EvolveFeatures(); ／／情報豊富な遺伝子を発展させる CreateTrainTestSubset(); ／／データ部分集合をトレーン／テスト部分集合に分ける EvolveModel(); ／／モデルを発展させる｝｝ CreateDataSubset DetermineRangesofInputs; if(BalanceStatsPerCatFlag is TRUE) BalanceRandomize; else NaturalRandomize; DetermineRangeofInputs Loop through data records｛ Loop through input features｛ if(input feature value=max or input feature value=min｛ LoadMinMaxArray（feature index, feature value）； UpdateMinMax（feature value）；｝｝／／入力フイーチャーループ終了｝／／データループ終了 BalanceRandomize ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊／データ集合を現在の部分集合と残りの部分集合とに分ける；／出力カテゴリー当たりの項目の数をユーザーが指定する。／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ Loop through output stats｛ InitializeCountingState(output) to 0； InitializeCountingRemainingState(output) to 0；｝ Loop through data records｛ Set IncludeTrainFlag to FALSE； Loop through input features｛ if(input features =min）｛ if(input FeatureMinFlag=CLEAR)[ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMaxFlag =SET; ｝｝ elseif（input feature=max）｛ if（input FeatureMaxFlag=CLEAR）｛ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMaxFlag =SET; ｝｝｝／／フイーチャーループ終了 output＝ReadOutputState; ／／記録用に出力状態を読み出す guess＝GuessRandomvalue; Threshold(output)＝NUMITEMSPERCAT／TotalCountinState（output）／／TotalCoutinState（output）は出力カテゴリー内の＃データ項目を意味する／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊もしデータ記録がフイーチャー最小又は最大値の最初の場合なら、現在のデータ部分集合と残りのデータ部分集合の両者へ記録をコピーする。／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ if（IncludeTrainFlag=TRUE）｛／／現在の部分集合と残りのデータ部分集合の両者へ記録をコピー CopyRecordtoCurrentDataSubset; IncrementCountinState（output）； CopyRecordtoRemainingDataSubset; IncrementCountinRemainingState（output）；｝／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊或いは他にもし該出力カテゴリーの項目の数が過剰にNOTであるなら、該データ項目を該REMAININGデータ部分集合内に置き換える。／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ elseif(Threshold（output）>MINIMUM＿THRESHOLD）｛ CopyRecordtoRemainingData; IncrementCountinRemainingState（output）； if（CountinState(output）＜NUMITEMSPERCAT）｛ CopyRecordtoDataSubset; IncrementCountinState（output）；｝｝／／MINIMUM＿THRESHOLDは、もう１つの現在の部分集合を創るために／残りのデータ部分集合内に充分なデータが残ることを保証する／よう典型的に０．５である／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊或いは他にもし該ランダムな推定が該データ項目は現在のデータ部分集合へ行くべきと決めたなら、NUMITEMSPERCATの望まれる割り当てが越えられたかどうかをチェックして見る。もしそうでないなら、現在のデータ部分集合にデータ点を追加し、CountinStateをインクレメントする。／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ elseif（guess＜＝ Threshold（output））｛ if（CountinState（output）＜NUMITEMSPERCAT）｛ CopyRecordtoDataSubset; IncrementCountinState（output）； else｛ CopyRecordtoRemainingData; IncrementCountinRemainingState（output）；｝｝／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊又は最後に、もし該ランダムな推定が該データ項目が該残りのデータ部分集合内に行くべきことを決めるならば、該残りの部分集合用割り当てが越えられたかどうかをチェックする。もしそうでないなら、該残りのデータ部分集合へ該データ項目を追加する。もし該割り当てが越えられたなら、もしそのカテゴリー内でより多くの項目が必要なら該データ項目を該現在のデータ部分集合に追加する。／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ elseif(CountinRemainingState（output）＜（1-Threshold（output））* TotalCountinState（output））｛ CopyRecordtoRemainingDataSubset; IncrementCountinRemainingData（output）；｝ elseif(CountinState（output）＜NUMITEMSPERCAT)[ CopyRecordtoDataSubset; IncrementCountinDataSubset（output）；｝｝／／データ記録ループの終了／／BalanceRandomizeの終了 NaturalRandomize SampleSize=NumberOfDataRecords/NumberOfModels; Threshold=1-SampleSize/NumberOfRemainingDataRecords; Loop through output state｛ InitializeCountinState（output） to 0； InitializeCountinRemainingState（output） to 0；｝ Loop through data records｛ Loop through input features｛ if（input feature＝min）｛ if（input FeatureMinFlag=CLEAR)[ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMinFlag =SET; ｝｝ elseif（input feature＝max）｛ if（input FeatureMaxFlag=CLEAR)[ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMaxFlag =SET; ｝｝｝／／フイーチャーループ終了 outpur＝ReadOutputState; ／／記録用に出力状態を読み出す guess＝GuessRandomValue; ／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊もしデータ記録がフイーチャーの最小又は最大値の最初の場合なら、該データ部分集合及び残りのデータ部分集合の両者に記録をコピーする。／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ if（IncludeTrainFlag=TRUE)｛／／該データ部分集合と該残り／／のデータ集合との両者に記／／録をコピーする CopyRecordtoCurrentDataSubset; CopyRecordtoRemainingDataSubset; ｝／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊又はもし該ランダムな推定が該データ項目が該残りのデータ部分集合内に行くべきことを決めるなら、そのカテゴリー用に該残りの部分集合の統計的限界が越えられたかどうかをチェックする。もし越えられないならば、該残りのデータ部分集合に該データ項目を追加する。もし該割り当てが越えられたなら、該データ部分集合に該データ項目を追加する。／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ elseif（guess＜＝ Threshold）｛ if（CountinRemainingState（output）＜ Threshold*TotalCountinState（output）） CopyRecordtoRemainingDataSubject; else CopyRecordtoCurrentDataSubject; ｝／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊又はもし該ランダムな推定が該データ項目が現在のデータ部分集合内に入るべきことを決めるなら、そのカテゴリー用に該現在の部分集合の統計的限界が越えられたかどうかをチェックする。もしそうでないなら、該現在のデータ部分集合に該データ項目を追加する。もし該割り当てが越えられたなら、該残りのデータ部分集合に該データ項目を追加する。／＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ else[ if（CountinState（output）＜ (1-Threshold)*TotalCountinState)[ CopyRecordtoCurrentDataSubject; else CopyRecordtoRemainingDataSubject; ｝｝／／データ記録ループ終了／NaturalRandomizeの終了 EvolveFeatures SelectRandomStackofGenes(N); Loop Through each gene in Stack｛／＊＊＊＊＊＊＊遺伝子から部分空間を創る＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊／ ReadParameters(); ReadSubspaceAxesfromGene(); if（AdaptiveNumberofBinsFlag=SET） CalculateAdaptiveNumbins; else UseNumBinsinParameterList; if（AdaptiveBinPositionsFlag=SET) CalculateAdaptiveBinPositions; else CalculateFixedBinPositions; ／＊＊＊＊＊＊＊＊：遺伝子から部分空間を創ることの終了＊＊＊＊＊＊＊＊／ ProjectTrainDataintoSubspace; CalculateGlobalEntropyforSubspace; ] ／／遺伝子ループの終了 EvolveGenesUsingGlobalEntropy(); ／／遺伝的アルゴリズム｝ CreateTrainTestSubsets DetermineRangesofInputs; RandomizeTrainTestSubsets; RandomizeTrainTestSubsets ｛ Threshold=ReadThresholdfromParameterList; Loop through data records in Data Subset｛ Loop through input features｛ if（iput feature＝min）｛ if （input FeatureMinFlag=CLEAR)[ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMinFlag =SET; ｝｝ else[ if（input feature＝max）｛ if（input FeatureMaxFlag=CLEAR)[ IncludeTrainFlag=TRUE; FeatureMaxFlag =SET; ｝｝｝／／フイーチャーループの終了 output＝ReadOutputState; ／／記録用に出力状態を読み出す guess＝GuessRandomValue; if（guess＜＝ Threshold)[ if（CountinTrainDataSubset（output）＜ Threshold（output）*TotalCountinState OR IncludeTrainFlag=TRUE) CopyRecordtoTrainDataSubset; else CopyRecordtoTestDataSubset; ｝ else[ if（CountinTestDataSubset（output）＜ (1-Threshold)*TotalCountinState（output） AND IncludeTrainFlag=FALSE)[ CopyRecordtoTestDataSubset; else CopyRecordtoTrainDataSubset; ｝｝／／データ記録ループの終了／／RandomizeTrainTestSubsetsの終了 ModelEvolution ｛ GenerateRandomStackofModelGenes(); ／／モデル遺伝子が遺伝子のク／／ラスターであるランダムモ／／デル遺伝子を発生させる Loop through each model gene in stack｛ CalculateMGFF(); ／／モデル遺伝子適応度関数／／｛エムジーエフエフ(MGFF)｝／／の計算｝／／モデル遺伝子ループの終了 EvolveFittestModelGene(); ／／最適モデル遺伝子を発展さ／／せるため遺伝的アルゴリズム／／をドライブするようエムジー／／エフエフを使用｝ CalculateMGFF−モデル遺伝子適応度関数（エムジーエフエフ）の計算｛ IdentifyFeatureGenes(); ／／フイーチャー遺伝子の集合を／／同定するためモデル遺伝子を／／パース（parse）する Loop through each feature gene｛ CreateFeatureSubspace(); Loop through each test record｛ ProjectTestRecordintoSubspace(); UpdateTestRecordPrediction(); ｝｝ Total＿Error=0; Loop through each test record｛ if（RecordPrediction=ActualRecordOutput) TotalError=TotalError+1; ／／インクレメント誤差｝ MGFF=Total＿Error; ｝本発明の好ましい実施例がここで説明された。付属する請求項により規定された本発明の真の範囲から離れることなく変更や変型が該実施例内で行われ得ることは勿論理解されるべきである。本実施例は好ましくは、コンピユータで実行可能なソフトウエア命令のセットとしてソウトウエアモジュール内で説明された方法を実施するロジックを含むのがよい。中央処理ユニット（”シーピーユー（CP U）”）、又はマイクロプロセサーは該トランシーバーの動作を制御する該ロジックを実行する。該マイクロプロセサーは説明された機能を提供するために当業者によりプログラムされ得るソフトウエアを実行する。, baccarat rouge 450. フォーチュンエンターテイメントやばい

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