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J-GLOBAL ID：202002217010284384   整理番号：20A0329586

FCMアルゴリズムと拡張Vikor法に基づくファジィクラスタ化への改良アプローチ【JST・京大機械翻訳】

An improved approach to fuzzy clustering based on FCM algorithm and extended VIKOR method

著者 (2件)： Khanali Hoda (Department of Industrial Engineering, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Vaziri Babak (Department of Industrial Engineering, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 32  号： 2  ページ： 473-484  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ファジィC平均アルゴリズムはファジィ分割クラスタリングアルゴリズムである。しかし,精度と実装が容易であるため,このアルゴリズムを研究の焦点に変換し,雑音データに対する感度はアルゴリズムにおける重要で挑戦的な問題であり,近年,それを改善するために多くの研究が行われている。本論文では,ファジィVIKOR C-平均と名付けたクラスタリングアルゴリズムにより,クラスタの重心における標的化変位に基づく拡張VIKOR法を利用することにより,柔軟性特性から利益を得ることを示した。さらに,このアルゴリズムは,Dunの指数,平均値,および密度測度を,利益基準として考慮し,そして,DB指数とエントロピー測度は,コスト基準として,雑音データに対する感度を減少させ,クラスタの性能と品質を強化することができる。シミュレーション結果といくつかの最近のよく知られた方法との比較によると,このアプローチは評価基準を改善するのに有効な役割を持っている。Copyright Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *クラスタ ,  *クラスタ化 ,  評価基準 ,  シミュレーション ,  エントロピー ,  品質 ,  雑音 ,  柔軟性 ,  ターゲティング ,  曖昧さ ,  測度 ,  多基準意思決定 ,  重心
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ファジィ分割クラスタリング ,  クラスタ検証測度 ,  多基準意思決定(MCDM)法

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： FCM ,  アルゴリズム ,  拡張 ,  VIKOR法 ,  ファジィ ,  クラスタ化