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J-GLOBAL ID：201802249347876266   整理番号：18A1131287

農業工学における知識発見と意思決定のためのファジィクラスタリングとファジィ妥当性測度【JST・京大機械翻訳】

Fuzzy clustering and fuzzy validity measures for knowledge discovery and decision making in agricultural engineering

著者 (3件)： Mota Vania C. (Department of Engineering, Federal University of Lavras (UFLA), Lavras, Minas Gerais 37200-000, Brazil) ,  Damasceno Flavio A. (Department of Engineering, Federal University of Lavras (UFLA), Lavras, Minas Gerais 37200-000, Brazil) ,  Leite Daniel F. (Department of Engineering, Federal University of Lavras (UFLA), Lavras, Minas Gerais 37200-000, Brazil)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 150  ページ： 118-124  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  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： 本論文は,農業環境における意思決定支援のためのファジィクラスタリング法とファジィ妥当性測度の応用に関するものである。データクラスタリング法,すなわち,K-Means,ファジィC-Means,Gustafson-Kessel,およびGath-Gevaを簡単にレビューし,解析のために考察した。この方法の効率は,Xie-Beni基準,分割係数,および分割とDunn指数のような指標によって決定される。特に,ファジィ分類器を開発し,堆肥層状パックバーンにおける床水分,温度,および床エアレーションのような変数の制御に関する意思決定を支援した。アイデアは,相互作用因子を同定し,ウシ福祉を促進し,生産性指標を改善し,特性値を増加させることである。米国Kentucky州における42のCBPバーンからのデータを考察した。堆肥化プロセスの効率の程度に関連する6つのクラスを同定した。GG法は最も正確で,続いてGK法であった。最良の結果の主な理由は,最大尤度とMahalanobis距離測度の使用である。異なるクラスタ形状に対するDunn検証指標の使用に関する注意を与えた。ファジィモデルと言語情報は,ウシの封じ込めシステムにおける意思決定を助けるのに有用であることが示されている。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： アメリカ合衆国 ,  水分 ,  最尤法 ,  エアレーション ,  *農業 ,  *曖昧さ ,  *クラスタ ,  相互作用 ,  *意思決定 ,  堆肥 ,  *測度 ,  畜舎 ,  パターン認識
準シソーラス用語： Mahalanobis距離 ,  *ファジィクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ファジィクラスタリング ,  パターン認識 ,  ファジィ検証測度 ,  意思決定支援システム ,  農業工学

分類 (1件)： システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 農業工学 ,  知識発見 ,  意思決定 ,  ファジィクラスタリング ,  ファジィ ,  妥当性 ,  測度