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J-GLOBAL ID：201802247415663493   整理番号：18A1244615

ファジィ傾斜位置を導出するための自動アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Automatic approach to deriving fuzzy slope positions

著者 (13件)： Zhu Liang-Jun (State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China) ,  Zhu Liang-Jun (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Zhu A-Xing (State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China) ,  Zhu A-Xing (Key Laboratory of Virtual Geographic Environment (Nanjing Normal University), Ministry of Education, Nanjing 210023, China) ,  Zhu A-Xing (State Key Laboratory Cultivation Base of Geographical Environment Evolution (Jiangsu Province), Nanjing 210023, China) ,  Zhu A-Xing (Department of Geography, University of Wisconsin-Madison, Madison, WI 53706, USA) ,  Zhu A-Xing (Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China) ,  Qin Cheng-Zhi (State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China) ,  Qin Cheng-Zhi (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Qin Cheng-Zhi (Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China) ,  Liu Jun-Zhi (Key Laboratory of Virtual Geographic Environment (Nanjing Normal University), Ministry of Education, Nanjing 210023, China) ,  Liu Jun-Zhi (State Key Laboratory Cultivation Base of Geographical Environment Evolution (Jiangsu Province), Nanjing 210023, China) ,  Liu Jun-Zhi (Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China)
資料名： Geomorphology  (Geomorphology)
巻： 304  ページ： 173-183  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0383A  ISSN： 0169-555X  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： 傾斜位置のファジィ特性化は地理モデリングにとって重要である。ファジィ特性化のための既存のファジィ分類ベースの方法の大部分は,データ作成とパラメータ設定における広範囲のユーザ介入を必要とし,それは面倒で時間がかかる。本論文では,勾配位置に対するファジィメンバシップ値(または類似性)を導出するためのプロトタイプベース推論法におけるこれらの限界を克服するための自動手法を提案した。主要な寄与は,各傾斜位置タイプに対する典型的な位置を見出し,ファジィ推論パラメータを設定するための手順である。プロトタイプベース推論法においてユーザにより全体的に決定される代わりに,提案アプローチでは,各傾斜位置タイプに対する典型的位置とファジィ推論パラメータを,事前ドメイン知識と地形属性の周波数分布に基づくルール集合により自動的に決定した。さらに,地形属性(例えば,傾斜勾配,曲率,および相対位置指数)の調製を自動化し,したがって,提案した自動手法は,1つの必要な入力,すなわち,研究領域のグリッド化デジタル標高モデルを持っている。提案した手法におけるすべての計算機集約アルゴリズムを並列計算により高速化した。2つの研究事例を提供して,このアプローチが適切に,便利で,迅速にファジィ傾斜位置を導き出すことができることを実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  自動化 ,  ドメイン知識 ,  *曖昧さ ,  類似性 ,  数値地形モデル ,  曲率 ,  地理学 ,  計算機械 ,  高速化 ,  集中化 ,  ファジィ推論 ,  キャラクタリゼーション ,  並列演算 ,  モデリング

著者キーワード (4件)： 斜面位置 ,  ファジィメンバシップ ,  自動化 ,  並列コンピューティング

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： ファジィ ,  導出