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J-GLOBAL ID：201802224793922745   整理番号：18A1424320

pythagoreanファジィクラスタ化解析:比率指数に基づくランキング法による階層的クラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Pythagorean Fuzzy Clustering Analysis: A Hierarchical Clustering Algorithm with the Ratio Index-Based Ranking Methods

著者 (1件)： Zhang Xiaolu (The Collaborative Innovation Center, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang, People’s Republic of China)
資料名： International Journal of Intelligent Systems  (International Journal of Intelligent Systems)
巻： 33  号： 9  ページ： 1798-1822  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0454A  ISSN： 0884-8173  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： R.pRによって導入されたPythagoreaファジィ集合。2014年のYagerは,決定とクラスタ化問題に現れる不正確であいまいな情報をモデル化するための有用なツールである。本研究では,Pythagoreanファジィ数(PFNs)に対する一般的な距離測度を提示し,PFNsの新しい比率指標ベースのランキング法を提案した。PFNsの新しいランク付け法は,PFNsの既存のランキング法よりもPFNsの大きさを識別するためのより強力な能力を有し,これをさらに拡張して,区間値Pythagoreanファジィ数(IVPFNs)の大きさを比較した。IVPFNはPFNの新しい拡張であり,それは区間値直観論理ファジィ数に平行である。IVPFNsに対する一般的な距離測度を紹介した。その後,著者らは,評価値がPFNsおよび/またはIVPFNsによって表現されるPythagoreaファジィ環境における一種のクラスタリング問題を研究し,新しいPythagoreanファジィ凝集階層的クラスタリングアプローチを開発した。提案したクラスタリング法において,各基準に対する2つのクラスタ間の非類似度の概念を定義し,基準レベルにおけるクラスタリング手順を導入した。すべての基準を考慮に入れるために,一般的に使用される加重算術平均演算子または順序付加重平均演算子のような固定凝集演算子に対する全体的非類似度に基づく全体的クラスタリング手順を導入した。全体のクラスタリング過程において,(1)基準の重みを導き出すための偏差自由ベースの方法を提示し,さらに,基準の重みが完全に未知であるならば,全体のクラスタリング結果を得る。(2)基準の重みが前もって与えられて,IVPFNsによって表現されるならば,IVPFNsの比率指数ベースのランキング方法を採用して,全体のクラスタリング結果を得る。提案したクラスタリング法の顕著な特徴は,基準の重みが前もって正確に与えられないクラスタリング問題に対処できるだけでなく,PFNsとIVPFNsデータを同時に管理できることである。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *等級づけ ,  *曖昧さ ,  凝集 ,  モデリング ,  ファジィ集合 ,  *アルゴリズム ,  *クラスタ化 ,  *クラスタ
準シソーラス用語： 加重 ,  非類似性 ,  クラスタリング法 ,  直観論理 ,  距離測度 ,  ファジィ数 ,  階層的クラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： ファジィ ,  クラスタ化 ,  解析 ,  比率 ,  指数 ,  ランキング ,  階層的クラスタリング ,  アルゴリズム