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J-GLOBAL ID：201702226863400167   整理番号：17A1242145

トレランスに基づいたベクトル模型における空間データセットのロバスト性の確立【Powered by NICT】

Establishing robustness of a spatial dataset in a tolerance-based vector model

著者 (4件)： Belussi Alberto (Department of Computer Science, University of Verona, Verona, Italy) ,  Migliorini Sara (Department of Computer Science, University of Verona, Verona, Italy) ,  Negri Mauro (Department of Electronics, Information and Bioeng. Politecnico of Milan, Milan, Italy) ,  Pelagatti Giuseppe (Department of Electronics, Information and Bioeng. Politecnico of Milan, Milan, Italy)
資料名： Transactions in Gis  (Transactions in Gis)
巻： 21  号： 4  ページ： 722-747  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2757A  ISSN： 1361-1682  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 空間データは,通常,形状はEuclid空間に埋め込まれた座標のセットにより表現されるベクトルモデルを用いて記述した。理論的に必要な実数の代わりに,有限表現の利用が文献でよく知られている多くのロバスト性問題を引き起こす。このような問題は,分散,データは,異なる系の間の交換でも悪化し,いくつかの摂動は,データ表現に導入することができる。空間データセットのロバスト性を検討するために,二種の実施モデルを区別:同一性と耐性モデルされなければならない。アイデンティティモデルにおけるデータセットのロバスト性は,文献で広く議論されてきたとスナップ丸め(SR)ファミリーのいくつかのアルゴリズムは,そのような状況に適用することに成功した。逆に,この問題は耐性モデルにおけるあまり探究されている。本論文の目的は,耐性模型におけるベクトルデータセットのロバスト性を確立または回復のためのSRファミリーの器官に触発されたアルゴリズムを提案することである。主アイデアは弾発形状の代わりに広がる追加手術を導入し,それらの間の元の関係を保存するために,単一スナップ位置の代わりにこのような操作を行う耐性領域を用いた。最後に,実世界データセット上でいくつかの実験を提示し,提案したアルゴリズムは,データセットのロバスト性を確立できるかを確認した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 形態 ,  データ表現 ,  *ベクトル ,  Euclid空間 ,  アルゴリズム ,  *ロバスト性 ,  実数
準シソーラス用語： 器官 ,  ベクトルモデル ,  *空間データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 計算法 ,  地理情報システム ,  空間的関係 ,  ベクトル

分類 (4件)： 数値計算  (JE02000J) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (2件)： データセット ,  ロバスト性