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J-GLOBAL ID：201802252924229126   整理番号：18A1815450

空間利用最適化に関する図形特徴分類研究【JST・京大機械翻訳】

Study on the Classification of Graphic Features of Space Utilization Optimization

著者 (2件)： Wang Fang (鄭州大学西亜斯国際学院,河南新鄭,451100) ,  Ding Xiaona (鄭州大学西亜斯国際学院,河南新鄭,451100)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 35  号： 6  ページ： 348-352  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 空間利用最適化過程のパターン特徴を分類し,景観の空間利用率を効果的に向上させ,視覚効果を最適化できる。空間パターン特徴の分類には,テクスチャ特徴の分析,動的パターン画素間のコントラストなどの指標を計算し,パターン特徴の分類を完成させる必要がある。伝統的方法は,2つの近隣関係グラフを構築して,全体の構造パターンのサブマニホールドの内部構造の特性を確保したが,パターン画素のコントラストの計算を無視するので,特徴分類の精度は低かった。BPニューラルネットワークに基づく空間利用最適化における動的パターン特徴の分類法を提案して,画像のテクスチャ特徴とグレイレベル共起行列の分析を通して,空間利用最適化における動的パターン画素のコントラスト,エネルギー,相関,エントロピー,および逆距離を計算した。空間利用最適化における動的パターンの認識を実現し,BPニューラルネットワークの構造を記述し,BPニューラルネットワークに基づく図形特徴分類を実現した。実現結果は,提案方法が正確に図形の特徴を抽出でき,分類精度が高く,分類プロセスが簡単であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 内部構造 ,  *最適化 ,  コントラスト ,  画素 ,  エネルギー ,  エントロピー ,  マニホールド ,  画像 ,  視覚効果
準シソーラス用語： 分類精度 ,  共起行列 ,  グレイレベル ,  テクスチャ特徴 ,  空間パターン ,  *空間利用 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 空間利用 ,  最適化 ,  図形 ,  分類 ,  研究