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J-GLOBAL ID：201902249133829755   整理番号：19A0518103

CPSO分布フリー空間走査統計量を用いた不規則形状クラスタ検出【JST・京大機械翻訳】

Irregularly Shaped Cluster Detection Using a CPSO Distribution-Free Spatial Scan Statistic

著者 (4件)： Fu Zhongliang (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhou Kaichun (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Sun Yangjie (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Han Yutao (Sichuan Institute of Aerospace System Engineering, Chengdu, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 24863-24872  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 古典的な空間走査統計は,走査窓と特定分布モデルのための事前定義された形状に基づいており,潜在的クラスタを検出するために使用される。しかし,あらかじめ定義されたウィンドウ(特に円形の窓)は,実際の状況に適していない可能性があり,特定の分布モデルは,試験統計の正確な分布が特別な場合にのみ知られている実際のクラスタには不十分である。より合理的な結果を生成するために,不規則形状走査窓を持つ空間走査統計法を提案した。組合せ粒子群最適化法を用いてこの窓を最適化した。内部クラスタと外部クラスタ間の差を測定するために,分布フリー濃度指数を構築した。コンパクト性ペナルティ関数を用いて,ツリー構造におけるクラスタ生成を避けた。シミュレーションデータセットを用いて,提案方法をテストして,結果は著者らの方法の実現可能性を示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *形態 ,  ペナルティ関数 ,  ツリー構造 ,  統計的方法 ,  クラスタ形成 ,  *統計量 ,  *不規則形態 ,  最適化 ,  コンパクト性 ,  *走査 ,  シミュレーション ,  *クラスタ
準シソーラス用語： 粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分布 ,  走査 ,  統計量 ,  不規則形状 ,  クラスタ