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J-GLOBAL ID：201802240223863066   整理番号：18A0339615

ストリング文法ファジィ可能性C中央値【Powered by NICT】

A string grammar fuzzy-possibilistic C-medians

著者 (6件)： Klomsae Atcharin (Computer Engineering Department, Faculty of Engineering, Chiang Mai University, Chiang Mai, Thailand) ,  Klomsae Atcharin (Graduate School, Chiang Mai University, Chiang Mai, Thailand) ,  Auephanwiriyakul Sansanee (Computer Engineering Department, Faculty of Engineering, Chiang Mai University, Chiang Mai, Thailand) ,  Auephanwiriyakul Sansanee (Biomedical Engineering Center, Chiang Mai University, Chiang Mai, Thailand) ,  Theera-Umpon Nipon (Biomedical Engineering Center, Chiang Mai University, Chiang Mai, Thailand) ,  Theera-Umpon Nipon (Electrical Engineering Department, Faculty of Engineering, Chiang Mai University, Chiang Mai, Thailand)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 57  ページ： 684-695  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： いくつかのパターン認識問題では,各パターンを記述する構文的または構造的情報は重要である。構文的パターンはストリング文法を用いて記述できる。ストリング文法クラスタリングに関与する研究のほんの一握りである。ストリング文法ハードC平均(sgHCM)は構文的パターン認識における最も良く知られたクラスタリングアルゴリズムの一つである。ので,ファジィクラスタリングであるハードクラスタリングよりも優れていることが証明されている,sgHCMを改善するためのストリング文法ファジィC中央値(sgFCMed)アルゴリズムを提案した。sgFCMedは重複データと応用のための良好なクラスタリング結果を与えない可能性がある。このように,本論文では,ストリング文法ファジィ可能性C中央値(sgFPCMed)アルゴリズムは重複データの問題に対処するために紹介した。提案したアルゴリズムを実際の四個のオーバーラップしたデータセット,すなわち,MPEG-7データセット,コペンハーゲン染色体データセット,手書き数字から成るMNISTデータベース,USPSデータベース手書き数字の上に実装した。提案sgFPCMed結果はsgHCMとsgFCMedからの結果と比較した。結果は,提案したsgFPCMedはよりも優れていることを示した。提案sgFPCMedアルゴリズム結果は他の構文的または数値的方法からの結果と直接と間接的に比較した提案したsgFPCMedであるいくつかのアプローチよりも良好であり,方法のいくつかに匹敵するしかし,提案したsgFPCMedストリング文法クラスタリングであるので,各プロトタイプストリング変換データセットの元の形に戻るが容易である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： MPEG ,  数字 ,  データベース ,  *曖昧さ ,  パターン認識 ,  *文法 ,  染色体 ,  クラスタ化 ,  *中央値 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 手書き ,  ファジィクラスタリング ,  クラスタリングアルゴリズム ,  構文 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ファジィメジアン ,  ストリング文法ファジィ可能性C中央値 ,  Levenshtein距離 ,  構文的パターン認識

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 文法 ,  ファジィ ,  可能性 ,  中央値