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J-GLOBAL ID：201702218460806447   整理番号：17A0450060

データマイニングのための行列に基づく動的更新ラフファジィ近似【Powered by NICT】

Matrix-based dynamic updating rough fuzzy approximations for data mining

著者 (5件)： Huang Yanyong (School of Information Science and Technology, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China) ,  Li Tianrui (School of Information Science and Technology, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China) ,  Luo Chuan (College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Fujita Hamido (Faculty of Software and Information Science, Iwate Prefectural University, 020-0693, Iwate, Japan) ,  Horng Shi-jinn (School of Information Science and Technology, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 119  ページ： 273-283  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 動的環境では,実際の応用から収集したデータは,物体の量のみならず,特徴の数,経時的知識の連続的な変化をもたらすであろうと変化した。新しいデータは各時間を添加すると知識更新の静的方法はスクラッチから再計算する必要がある。これは潜在的に知識を更新するために非常に時間が掛かり,特にデータセットは劇的に増大するためである。近似の計算は,ラフ集合理論における主要なマイニングタスクの一つであり,相関ルールにおける頻出パターンマイニング。ファジィ環境の下での宇宙における意思決定状態のファジィ記述を考慮して,本論文では,物体と特徴の同時変化による動的ファジィ意思決定システム(FDS)におけるファジィ概念のラフ近似を計算するための効率的な方法を提供することを目的とする。FDSにおけるマトリックス演算子と関連したブール行列によるラフファジィ近似の行列に基づく表現を提案した。物体と特徴を添加同時にが,ラフファジィ近似を更新するための増分機構を紹介し,対応する行列に基づく動的アルゴリズムを開発した。全関係行列を更新することによって,近似計算の静的方法とは異なり,この新しいアプローチは部分行列への分割,不必要な計算を回避するために以前のマトリックス情報と各サブマトリックスの相互作用情報を利用することにより局所的に各部分行列を更新する。六UCIデータセット上での実験結果は,提案した動的アルゴリズムは静的アルゴリズムと二基準インクリメンタルアルゴリズムの組合せよりも有意に高い効率を達成することを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 宇宙空間 ,  *近似法 ,  相関ルール ,  意思決定 ,  相互作用 ,  *曖昧さ ,  *データマイニング ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： インクリメンタルアルゴリズム ,  近似計算 ,  意思決定システム ,  頻出パターンマイニング ,  ラフ集合論 ,  動的環境 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ラフファジィ集合 ,  インクリメンタル学習 ,  行列 ,  ラフ近似

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： データマイニング ,  行列 ,  更新 ,  近似