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J-GLOBAL ID：201802211166120212   整理番号：18A1426483

データの粒状表現:ε情報顆粒の族の設計【JST・京大機械翻訳】

Granular Representation of Data: A Design of Families of ε-Information Granules

著者 (3件)： Zhu Xiubin (School of Electro-Mechanical Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Pedrycz Witold (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Alberta, Edmonton, AB, Canada) ,  Li Zhiwu (Institute of Systems Engineering, Macau University of Science and Technology, Taipa, Macau)
資料名： IEEE Transactions on Fuzzy Systems  (IEEE Transactions on Fuzzy Systems)
巻： 26  号： 4  ページ： 2107-2119  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0509A  ISSN： 1063-6706  CODEN： IEFSEV  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： ファジィクラスタリングは,情報顆粒の開発を支援する基本的概念的およびアルゴリズム的フレームワークの一つとして出現した。ファジィC平均(FCM)のような一般的ファジィクラスタリングは広い範囲の応用に利用されてきた。しかし,ファジィクラスタリング,すなわち分割行列とプロトタイプから生じる構成要素は数値的であり,全体データの本質を完全に捕捉することができない。本研究では,ハイパーキューブ様情報顆粒を生成することにより,情報顆粒を構築する代替的な拡張方法を提案した。ハイパーキューブの収集は,ε情報顆粒のファミリーと呼ばれる。このファミリーは,実行時間がクラスタ数に関して線形であるFCMアルゴリズムの修正版を通して生成された数値プロトタイプの周りに構築される。あるレベルの情報粒度(ε)を受け入れることにより,ハイパーキューブの収集がプロトタイプの周りに形成される。この方法で実現された情報顆粒の品質は,造粒-脱顆粒プロセスにおけるそれらを含むことによって,また被覆基準の値を決定することによって評価される。情報粒度のレベルとε情報顆粒のファミリーにおける粒状プロトタイプの数は,データの得られた被覆レベルに直接影響する重要な設計資産を形成する。このアプローチの計算面を強調した。データの記述の粒状強化は非常に限られた計算オーバーヘッドを伴うことが示されている。実験研究は,UCI機械学習リポジトリから得られるデータと同様に合成データを含む。ε-情報顆粒のファミリーによって提供される粒状再構成能力を考察した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 造粒 ,  再構成 ,  *顆粒 ,  被覆 ,  プロトタイプ ,  曖昧さ ,  アルゴリズム ,  クラスタ ,  線形性 ,  リポジトリ ,  品質 ,  機械学習
準シソーラス用語： オーバヘッド ,  ハイパーキューブ ,  ファジィクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 表現 ,  顆粒 ,  設計