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J-GLOBAL ID：201702249327097674   整理番号：17A0165835

二重制約を克服する面目標位置クラスタリング手法【JST・京大機械翻訳】

Position Clustering for Polygon Object under Dual-constrains

著者 (4件)： Yu Li (Faculty of Land Resource Engineering,Kunming University of Science and Technology) ,  Gan Shu (Faculty of Land Resource Engineering,Kunming University of Science and Technology) ,  Yuan Xiping (Faculty of Land Resource Engineering,Kunming University of Science and Technology) ,  Li Jiatian (Faculty of Land Resource Engineering,Kunming University of Science and Technology)
資料名： Cehui Xuebao  (Cehui Xuebao)
巻： 45  号： 10  ページ： 1250-1259  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2485A  ISSN： 1001-1595  CODEN： CEXUER  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 地図のパターン認識は空間クラスタ化研究の重要な方向の一つであるが,多角形幾何学的情報と空間障害障壁の二重制約のため,ターゲットの位置類似性は高速で正確に計算することは困難である。拡張点目標のマルチスケールクラスタリング法は,目標と隣接ターゲットの間の位置の凝集の度合いを計算することによって,二つの制約の下での目標の位置のクラスタリングを提案し,隣接する尺度の下で同じ地図の強度関数の閾値を等しいアルゴリズムの収束条件として提案する。実験的解析と比較により,このアルゴリズムは,定義パラメータを必要とせず,密度不均一性,任意形状分布,および「ブリッジ」リンクの面目標クラスタを識別することができ,同時に,障害の制約による地図の遮断と分割を正確に判断することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 強度関数 ,  *クラスタ ,  類似性 ,  アルゴリズム ,  高速度 ,  パターン認識 ,  *制約条件 ,  不均一性 ,  クラスタ化
準シソーラス用語： マルチスケール ,  *クラスタリング法 ,  *目標位置 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： polygon ,  position clustering ,  Voronoi diagram ,  spatial obstacle ,  assessment index

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 制約 ,  目標位置 ,  クラスタリング手法