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J-GLOBAL ID：201902261965086282   整理番号：19A1088939

適応ファジィC平均クラスタ化のデータ融合アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Fuzzy C-Means Clustering Data Fusion Algorithm

著者 (4件)： Wu Huihui (西安電子科技大学 数学与統計学院,西安,710126) ,  Gao Shuping (西安電子科技大学 数学与統計学院,西安,710126) ,  Peng Hongming (西安電子科技大学 通信工程学院,西安,710071) ,  Zhao Yi (西安電子科技大学 数学与統計学院,西安,710126)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 55  号： 5  ページ： 26-35,82  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 改良ファジィクラスタリングに基づくデータ融合アルゴリズムには,融合が不正確であり,融合信頼性が低いという欠点があるので,同じターゲットのある特徴を測定するデータ融合を,複数の同質センサが事前知識なしで行うために,提案した。適応ファジィC平均クラスタ化に基づくデータ融合アルゴリズムを提案し,適応ファジィC平均クラスタ化をデータ融合に適用した。第一に,改良ファジィクラスタリングにおいて,適応係数を導入して,異なる形状とサイズのクラスタ部分集合を見つけ,次に,融合結果をより正確にし,次に,Kalmanフィルタ原理と多層パーセプトロンに基づくニューラルネットワーク予測法を,誤差共分散推定に適用し,融合信頼性を改善した。実験結果は,7つの古典的データ融合アルゴリズムと比較して,このアルゴリズムが4つのシミュレーションデータセットと実際のデータセットの融合結果に優れ,特に判別関数と融合誤差の優位性が顕著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： *クラスタ化 ,  *データ融合 ,  多層パーセプトロン ,  部分集合 ,  *曖昧さ ,  センサ ,  *クラスタ ,  Kalmanフィルタ ,  識別関数 ,  シミュレーション ,  信頼性 ,  予測技法 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 事前知識 ,  ファジィクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  ファジィ ,  平均 ,  クラスタ化 ,  データ融合 ,  アルゴリズム