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J-GLOBAL ID：201702259108137711   整理番号：17A1353545

SAGA FCMアルゴリズムに基づく電力データクラスタ分析法【Powered by NICT】

An electricity data cluster analysis method based on SAGA-FCM algorithm

著者 (4件)： Zhou Yang (Guangxi Electricity Research Institute, China Southern Power Grid Company Lit.D, Nanning, China) ,  Xiqiao Lin (Guangxi Electricity Research Institute, China Southern Power Grid Company Lit.D, Nanning, China) ,  Wenqian Jiang (Guangxi Electricity Research Institute, China Southern Power Grid Company Lit.D, Nanning, China) ,  Gang Li (Guangxi Electricity Research Institute, China Southern Power Grid Company Lit.D, Nanning, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICNSC  ページ： 389-393  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： 電力データを解析するための鍵となる技術はクラスタ法,伝統的方法は既に増加データ量による敏捷性と品質を失った。この目的のために,本論文では,電力データマイニング構造を示した:最初の高次元データは低いものへ低減しなければならない,第二次元の結果は,クラスタ法を用いた典型的な利用行動に分類されるべきである。従来のクラスタ法は,遅い収束と低精度のための大規模データセットを扱うことができない。本論文では,データ処理の結果,シミュレーテッドアニーリング,一般的アルゴリズムとFCM(ファジィC平均)アルゴリズムの組合せであることを改善するために,SAGA FCMアルゴリズムを提案した。二例をアルゴリズムを検証するためになされてきた:一つはその有用性を証明することであり,もう一つはその効率を比較した従来のアルゴリズムである。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： *電力 ,  シミュレーテッドアニーリング ,  二次元 ,  *クラスタ分析 ,  曖昧さ ,  品質 ,  *アルゴリズム ,  *クラスタ ,  データマイニング ,  データ処理
準シソーラス用語： 大規模データセット ,  高次元データ ,  データ量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： SAGA ,  FCM ,  アルゴリズム ,  クラスタ分析