文献

J-GLOBAL ID：202002267828822870   整理番号：20A0964306

ラフ集合ベース最適化技法【JST・京大機械翻訳】

Rough Set Based Optimization Techniques

著者 (2件)： Anitha K. (SRM Institute of Science and Technology,Department of Mathematics,Chennai,India) ,  Thangeswari M. (Sriram Engineering College,Department of Mathematics,Chennai,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICACCS  ページ： 1021-1024  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： データの指数関数的成長は,データ科学者にとって挑戦的な課題になっている。情報損失のないデータの解析は最適出力を与える。ラフ集合は,それが等価性,類似性,および許容性関係を通してパターンを同定するので,情報損失なしでハンゲデータを扱う際に重要な役割を果たす。本研究は,最適化技術のためのラフ集合の分類規則を一般化した。Copyright 2020 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： 最適化手法 ,  指数関数 ,  ハンゲ ,  類似性 ,  等価性 ,  *ラフ集合
準シソーラス用語： データ損失 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： ラフ集合 ,  最適化技法