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J-GLOBAL ID：201702280804671775   整理番号：17A1283577

中国における観鳥データに基づくモバイルオブジェクトの周期パターン発見【JST・京大機械翻訳】

Periodic Pattern Discovery of Moving Objects Based on China Birding Data

著者 (4件)： Chen Dong (山東師范大学 信息科学与工程学院,済南 250014;山東省物流優化与預測工程技術研究中心,済南 250014) ,  Shao Zengzhen (山東師范大学 信息科学与工程学院,済南 250014;山東省物流優化与預測工程技術研究中心,済南 250014) ,  Wei Zhengzheng (山東師范大学 信息科学与工程学院,済南 250014;山東省物流優化与預測工程技術研究中心,済南 250014) ,  Liu Yanmin (遵義師范学院 数学与計算科学学院,貴州 遵義,563002)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 43  号： 4  ページ： 1-7  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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： 移動体の軌跡データには大量の時空情報が含まれ、時空情報の背後に隠された周期パターンをマイニングすることは、移動対象の変化規律を把握する上で重要な役割を果たす。本論文では,三段階移動オブジェクトの周期パターン検出アルゴリズムを提案し,軌道点の空間時間的特徴を研究し,反復データを除去し,密度クラスタ化アルゴリズムを用いて,密な領域における各移動オブジェクトの周期パターンを発見した。移動体の軌道周期パターンマイニングにおける軌道データの重複,サンプリングデータの不連続性および潜在的周期パターン発見の問題を解決するために,本論文はいくつかの問題を解決した。2003年から2015年までの中国の観鳥記録センター、中国の鳥鳥年報などの公開データに基づく実験結果により、このアルゴリズムは軌跡データを有効に処理でき、規則性移動対象の周期モードを正確にマイニングできることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 軌跡 ,  軌道周期 ,  *中華人民共和国 ,  規則度 ,  クラスタ化 ,  不連続性 ,  移動体 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： パターンマイニング ,  検出アルゴリズム ,  *パターン発見 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： moving object ,  data mining ,  data preprocessing ,  periodic pattern ,  China birding data

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 (6件)： 中国 ,  鳥 ,  モバイル ,  オブジェクト ,  周期 ,  パターン発見