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J-GLOBAL ID：201702258333908338   整理番号：17A1351487

ビッグデータ分類問題のためのChiらファジィルールベース分類システムへの大域的分散型アプローチ【Powered by NICT】

A global distributed approach to the Chi et al. fuzzy rule-based classification system for big data classification problems

著者 (5件)： Elkano Mikel (Department of Automatics and Computation, Public University of Navarre, Campus Arrosadia s/n, 31006 Pamplona, Spain) ,  Galar Mikel (Department of Automatics and Computation, Public University of Navarre, Campus Arrosadia s/n, 31006 Pamplona, Spain) ,  Sanz Jose (Department of Automatics and Computation, Public University of Navarre, Campus Arrosadia s/n, 31006 Pamplona, Spain) ,  Dimuro Gracaliz P. (Department of Automatics and Computation, Public University of Navarre, Campus Arrosadia s/n, 31006 Pamplona, Spain) ,  Bustince Humberto (Department of Automatics and Computation, Public University of Navarre, Campus Arrosadia s/n, 31006 Pamplona, Spain)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： FUZZ-IEEE  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ビッグデータ問題に適用されている場合,ファジィルールベースの分類システム(FRBCSs)の主な欠点は,スケーラビリティの欠如である。以前に提案した方法は,ルールベースは,最終的なモデルを得るために凝集したいくつかのChiらFRBCSsを適合させる同時である。この方法論は,大きくアルゴリズムの実行に使用される並列度の影響を受け,並列度が増加すると分類性能の有意な減少を示した。本研究では,並列度に関係なく正確に同じルールベースを生成するビッグデータ分類問題(CHI BD)のための新しいFRBCSの設計に焦点を当てた。ビッグデータ問題を取扱うことができる場合,この手法は元のChiらアルゴリズムにより構築されたであろうことをモデルをリカバーする。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ルールベース ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： *ファジィルールベース ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： データ分類 ,  問題 ,  ファジィルールベース ,  分類