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J-GLOBAL ID：201602207324755021   整理番号：16A0164728

粒度コンピューティングおよびラフ集合に基づく人工魚スワームクラスタリングアルゴリズム【Powered by NICT】

Artificial fish-swarm clustering algorithm based on granular computing and rough set

著者 (2件)： Chen Jizhou (Inst. of Computer & Communication Engineering, Changsha Univ. of Sci. & Technol., Changsha) ,  Luo Ke (Inst. of Computer & Communication Engineering, Changsha Univ. of Sci. & Technol., Changsha)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 51  号： 21  ページ： 116-120  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 初期の魚群ランダム,局所極値に容易に落下,取り扱い境界データの低効率と低いクラスタリング精度の影響と伝統的魚群アルゴリズムのような欠陥に対して,ラフ集合と粒状コンピューティングに基づく改良された人工フィッシュスウォームアルゴリズムを提案した。最初に,提案アルゴリズムでは,ランダムに影響される事を避けるようにアルゴリズムは粒状コンピューティング理論を紹介し,密度とMax-Min距離により魚群を初期化する。一方アルゴリズムラフ集合と属性縮約と意思決定システムと組合わせた境界データのクラスタリング問題を解決することである。適応度関数を設計する際には,クラス内コンパクト性とクラス間分離可能性の原理と,また,アルゴリズムの停止条件として見なすことができる。実験結果により,提案アルゴリズムが精度と全体的極値を得る能力を強化し,優れたクラスタリング性能を具現化したことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *魚類 ,  コンパクト性 ,  魚群 ,  粒度 ,  *クラスタ化 ,  *ラフ集合
準シソーラス用語： 適応度関数 ,  属性縮約 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 粒度 ,  コンピューティング ,  ラフ集合 ,  人工