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J-GLOBAL ID：201702252617595242   整理番号：17A0171926

局所保存射影に基づく堆畳隠空間ファジィC平均値アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Cascaded Hidden Space Fuzzy C-means Based on Local Preserving Projection

著者 (4件)： Liu Huan (School of Digital Media, Jiangnan University) ,  Wang Jun (School of Digital Media, Jiangnan University) ,  Ying Wenhao (School of Computer Science and Engineering, Changshu Institute of Technology) ,  Wang Shitong (School of Digital Media, Jiangnan University)
資料名： Moshi Shibie yu Rengong Zhineng  (Moshi Shibie yu Rengong Zhineng)
巻： 29  号： 9  ページ： 807-815  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2411A  ISSN： 1003-6059  CODEN： MRZHET  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： 従来のファジィクラスタリングアルゴリズムは,複雑な非線形データを処理するときの学習能力が低い。この問題を解決するために,本論文は,局所的保存射影(LPP)とELM特性マッピングを結合することによって,局所的保存射影(LPP)理論と局所的保存射影(LPP)理論を結合して,オリジナルデータを元の空間から圧縮性隠れ空間に写像した。本論文では,ファジィクラスタ化技術と結合して,複数の圧縮隠空間特性マッピングを結合することによって,LPPに基づく堆畳隠空間ファジィC平均アルゴリズムを提案した。多くの実験は,提案したアルゴリズムがファジィ指数の変化に敏感でなく,複雑な非線形データとクラス内の画像データを処理するとき,より正確で,効率的で安定な学習効果を得ることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *射影 ,  *曖昧さ ,  圧縮性 ,  *アルゴリズム ,  クラスタ化
準シソーラス用語： 学習効果 ,  画像データ ,  ファジィc-平均法 ,  空間特性 ,  学習能力 ,  *局所保存射影 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Hidden-Mapping Space ,  Extreme Learning Machine (ELM) ,  Local Preserving Projection(LPP) ,  Fuzzy C-means Clustering ,  Image Clustering

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 局所保存射影 ,  堆 ,  畳 ,  ファジィ ,  平均値 ,  アルゴリズム