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J-GLOBAL ID：201602230101932244   整理番号：16A0731011

改良配水網ノードKの平均値空間クラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Improved K average spatial clustering method for nodes of water distribution system

著者 (3件)： Liu Jingqing (Department of Civil Engineering, Zhejiang University) ,  Guo Dongjin (Department of Civil Engineering, Zhejiang University) ,  Ye Ping (Jia Yuan Water Supply and Sewerage Company)
資料名： Zhejiang Daxue Xuebao. Gongxue Ban  (Zhejiang Daxue Xuebao. Gongxue Ban)
巻： 49  号： 11  ページ： 2128-2134  発行年： 2015年11月 
JST資料番号： W1536A  ISSN： 1008-973X  CODEN： ZDXGFS  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： 自己最適化遺伝的アルゴリズムの初期クラスタリング中心を保持する適応エリートの利用,情報エントロピーを属性の重みを決定するK平均値クラスタリング空間に改良,配水,ネットノードのクラスタリングを応用する。実例による検証は:改良K平均値クラスタリング精度、安定性、時間がかかり、加重計算の面では空間クラスタリング方法は明らかな優位性を持つのを示した。従来のK平均値クラスタリング空間,自己適応とエリート保存戦略を遺伝的アルゴリズムと情報エントロピー重みのK空間クラスタ化によって得た平均値を決定するクラス内距離の平均値と標準偏差をそれぞれ6.92から¥1.06低下から4.39¥0に対しては,クラスタリングの精度と安定性ではいずれも大きな程度向上があった;通常の遺伝的アルゴリズムはエリート保存戦略と遺伝的アルゴリズムとシミュレーションアニーリング遺伝的アルゴリズムの最適化のためのKの平均値空間のクラスタリング消費時間は,それぞれ342123、、383 S,自己適応のエリート保持戦略と遺伝的アルゴリズムの消費時間は最も短く,適応自己;ネットワークトポロジーの図は示した,情報エントロピーの重みを属性の重みを客観的に計算することができて,結果はより合理的であった。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  標準偏差 ,  最適化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *給水
準シソーラス用語： ネットワークトポロジー ,  自己適応 ,  加重 ,  情報エントロピー ,  自己最適化 ,  *空間クラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： water distribution system ,  nodes ,  k-average spatial clustering

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 配水 ,  ノード ,  平均値 ,  空間クラスタリング