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J-GLOBAL ID：201602257194366173   整理番号：16A1049732

ガウスメンバシップ関数の包括的指標をファジィクラスタリングアルゴリズムに基づく【JST・京大機械翻訳】

The fuzzy clustering algorithm based on inclusion index of Gausian membership function

著者 (2件)： Zhai Peng (Department of Computer Science,University of Jining; State Key Laboratory of Digital Publishing Technology( Peking University Founder Group Co. ,Ltd)) ,  Li Dengdao (College of Information Science and Engineering,Shandong University of Science and Technolgy)
資料名： Shandong Daxue Xuebao. Lixue Ban  (Shandong Daxue Xuebao. Lixue Ban)
巻： 51  号： 5  ページ： 102-105  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2973A  ISSN： 1671-9352  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(C-MEANS、FCM)に基づく,ガウスメンバシップ関数の基礎の上で包括的な指標の定義を与えた。に基づくガウスメンバシップ関数の包括的指標のファジィクラスタリングアルゴリズム(FUZZY INCLUSION-BASED CLUSTERING,FIC)を提案した。この方法はガウスメンバシップ関数の包括的指標を取得することにより,各分類のために1つのサポート距離の半定性的行列を決定,で各分類からすべてのデータクラスの距離とすべてのデータ類と含む度の総和は一致を保証する。UCIにおけるWINEデータセットによりシミュレーション実験を行い,実験結果はFCMアルゴリズムと比較して,FICアルゴリズムがより良い有効性と実現可能性を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *メンバシップ関数 ,  シミュレーション

著者キーワード (4件)： inclusion index ,  clustering algorithm ,  distance ,  membership function

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ガウス ,  メンバシップ関数 ,  指標 ,  ファジィクラスタリング ,  アルゴリズム