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J-GLOBAL ID：201802258757091121   整理番号：18A0352930

2次の情報か粒の開発による展望配向データ解析【Powered by NICT】

Perspective-oriented data analysis through the development of information granules of order 2

著者 (7件)： Balamash Abdullah (Center of Excellence in Intelligent Engineering Systems, Jeddah, 21589, Saudi Arabia) ,  Balamash Abdullah (Department of Electrical and Computer Engineering, Faculty of Engineering, King Abdulaziz University, Jeddah, 21589, Saudi Arabia) ,  Pedrycz Witold (Department of Electrical & Computer Engineering, University of Alberta, Edmonton T6R 2V4 AB, Canada) ,  Pedrycz Witold (Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences, Warsaw, Poland) ,  Pedrycz Witold (Department of Electrical and Computer Engineering, Faculty of Engineering, King Abdulaziz University, Jeddah, 21589, Saudi Arabia) ,  Al-Hmouz Rami (Department of Electrical and Computer Engineering, Faculty of Engineering, King Abdulaziz University, Jeddah, 21589, Saudi Arabia) ,  Morfeq Ali (Department of Electrical and Computer Engineering, Faculty of Engineering, King Abdulaziz University, Jeddah, 21589, Saudi Arabia)
資料名： International Journal of Approximate Reasoning  (International Journal of Approximate Reasoning)
巻： 85  ページ： 97-106  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0476A  ISSN： 0888-613X  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： 本研究で注目される問題は,いくつかの以前に利用可能なデータXに基づいて構築した特定の参照構造(参照ファジィ集合の収集から成る)を用いてデータセットX1,X2,...,pの構造を記述し,定量化することである。提案されたアプローチの本質は,参照ファジィ集合を用いて構築された新しい粒状特徴空間で完了し,Xiのクラスタリングを行うことである。その結果,Xiこの方法で形成されたクラスタは2次のファジィ集合の形で出現する。この記述と関連している精度(変動)の欠如は,エントロピー測度の助けを借りて定量化し,データにおいて発生する概念と異常の驚き(意外,興味深さ)の概念と新しい構造を直接関係する。実験的研究は,合成データと実世界の多変数時系列について報告した。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： *データ解析 ,  クラスタ化 ,  エントロピー ,  クラスタ ,  ファジィ集合 ,  測度 ,  *顆粒
準シソーラス用語： 多変量 ,  実験研究 ,  特徴空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 非定常データ ,  概念ドリフト ,  次数2情報か粒 ,  参照情報か粒 ,  クラスタリング ,  文脈指向データ解析

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 (5件)： か粒 ,  開発 ,  展望 ,  配向 ,  データ解析