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J-GLOBAL ID:201802256033126385   整理番号:18A1830294

マルチレベル階層的融合ファジィ特徴マップのファジィC平均クラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Fuzzy C-means clustering algorithm for multilayered hierarchical fusion fuzzy feature mapping
著者 (6件):
資料名:
巻: 13  号:ページ: 594-601  発行年: 2018年 
JST資料番号: C2755A  ISSN: 1673-4785  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)
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複雑な非線形データの教師なし学習問題に対して、新たなマッピング方式を提案し、複雑な非線形データの学習能力を有効に改善した。TSKファジィシステムの規則的事前学習に基づいて,新しいファジィ特徴マッピング法を提案した。次に,マッピングの後のデータ次元が大きすぎるという問題に照準を定めて,マルチレベル階層融合の概念を導入して,次に,マルチレベルの階層的融合に基づくファジーな特徴マッピングの新しい方法を提案して,それによって,単一のファジーな特徴のマッピングの後の特徴次元の高すぎることによるデータの混乱と冗長の問題を効果的に回避した。最後に,ファジィC平均アルゴリズムと結合して,ファジィC平均クラスタリングアルゴリズムを,マルチレベル階層融合ファジィ特徴マップに基づいて提案した。実験研究は,古典的ファジィクラスタリング法と比較して,提案したアルゴリズムが,より優れて,安定した性能を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (5件):
分類
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システム・制御理論一般  ,  パターン認識  ,  図形・画像処理一般  ,  計算機シミュレーション  ,  数値計算 

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