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J-GLOBAL ID：202002245826053835   整理番号：20A0609151

オブジェクトの変動による近傍多粒度近似を更新するための動的フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A dynamic framework for updating neighborhood multigranulation approximations with the variation of objects

著者 (4件)： Hu Chengxiang (School of Computer Science and Technology & Joint International Research Laboratory of Machine Learning and Neuromorphic Computing, Soochow University, Suzhou 215006, Jiangsu, China) ,  Hu Chengxiang (School of Computer and Information Engineering, Chuzhou University, Chuzhou 239000, Anhui, China) ,  Zhang Li (School of Computer Science and Technology & Joint International Research Laboratory of Machine Learning and Neuromorphic Computing, Soochow University, Suzhou 215006, Jiangsu, China) ,  Zhang Li (Provincial Key Laboratory for Computer Information Processing Technology, Soochow University, Suzhou 215006, Jiangsu, China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 519  ページ： 382-406  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  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： ラフ近似はルール抽出と意思決定において重要な役割を果たす。しかし,近似を更新するために全データセットを再走査することは,近傍多粒化空間におけるオブジェクトの動的特性のために時間がかかる。計算時間を短縮するために,近傍多重造粒近似は,以前に保存された知識に基づいて,増分的な方法で更新される必要がある。したがって,本研究では,マトリックスの視点からオブジェクトを追加したり削除するとき,近傍のマルチ造粒空間における正,境界,および負の領域を維持するための動的フレームワークを確立する。最初に,複数のオブジェクトを追加または削除するとき,関連マトリックスを更新するための増分機構を調査した。提案した機構に基づいて,著者らは,正,境界,および負の領域を増分的に更新するために,対応する動的アルゴリズムを設計した。最後に,ベンチマークUCIデータ集合に関する経験的実験を行い,著者らの更新アルゴリズムの実現可能性と効率を評価し,それらの有望な性能を実証した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. 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 ,  走査 ,  意思決定 ,  学習 ,  *近似法 ,  知識発見 ,  造粒 ,  ベンチマーク ,  多重化
準シソーラス用語： ルール抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 知識発見 ,  マルチ造粒 ,  マトリックス ,  増分学習 ,  近似

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (6件)： オブジェクト ,  近傍 ,  粒度 ,  近似 ,  更新 ,  フレームワーク