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J-GLOBAL ID：201702282861846969   整理番号：17A0161389

DBSCANアルゴリズムの最適化と町村管理における応用【JST・京大機械翻訳】

Optimization and Application of DBSCAN Algorithm in Management of Villages and Towns

著者 (3件)： Peng Bo (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University) ,  Shi Chunlei (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University) ,  Gao Wanlin (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University)
資料名： Nongye Jixie Xuebao  (Nongye Jixie Xuebao)
巻： 47  号： 10  ページ： 346-350  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2453A  ISSN： 1000-1298  CODEN： NUYCA3  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： 空間データマイニング技術の一つとして,ノイズを持つ空間クラスタリングアルゴリズム(DBSCAN)は密度ベースのクラスタリングアルゴリズムであり,空間データベースから任意の形状のクラスタを発見することができる。本論文では,密度ベースの空間クラスタリングアルゴリズムの最適化原理と実現プロセスを研究し,オリジナルのDBSCANアルゴリズムの問題を分析し,公共領域オブジェクトの重複クエリを避けることによって,コアオブジェクト近傍探索の計算を減らし,最適化アルゴリズムの時間効率を33.73%%向上させた。最適化されたDBSCANアルゴリズムは,グリッド管理システムにおけるデータ記録を効果的にマイニングすることができて,情報管理と補助意思決定を提供するために,グリッド管理システムにおけるデータ記録を効果的にマイニングすることができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報管理 ,  意思決定 ,  クラスタ ,  管理システム ,  雑音 ,  *アルゴリズム ,  近傍探索法 ,  *最適化 ,  データアーカイブ ,  空間データベース ,  クラスタリングアルゴリズム ,  空間データマイニング ,  *改変
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム ,  クエリー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： data mining ,  spatial clustering ,  rural area management ,  DBSCAN algorithm

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： アルゴリズム ,  最適化 ,  応用