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J-GLOBAL ID：202002277353027387   整理番号：20A2057592

3方向決定に基づくマルチスケール意思決定テーブルにおける最適スケール選択と属性低減【JST・京大機械翻訳】

Optimal scale selection and attribute reduction in multi-scale decision tables based on three-way decision

著者 (7件)： Cheng Yunlong (School of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China) ,  Cheng Yunlong (College of Mobile Telecommunications, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China) ,  Zhang Qinghua (School of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China) ,  Zhang Qinghua (Chongqing Key Laboratory of Computational Intelligence, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China) ,  Wang Guoyin (School of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China) ,  Wang Guoyin (Chongqing Key Laboratory of Computational Intelligence, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China) ,  Hu Bao Qing (School of Mathematics and Statistics, Wuhan University, Wuhan 430072, China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 541  ページ： 36-59  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： 最適スケール選択と属性低減は,マルチスケールディシジョンテーブル(MDTs)における知識発見に関連した2つの重要な問題である。前者は,各属性のための適切なスケールを選択することによって最適スケール組合せを得るために主に使用され,一方,後者の試みは,これらの最適スケール組合せ(すなわち,最適規模縮小)の縮小を得る試みである。しかし,与えられたMDTの全ての最適スケール縮小に対する探索は,組合せ爆発をもたらし,既存のアプローチでは,通常,過度の時間消費を招く。本論文では,最適スケール選択と属性低減を同時に行うために,新しいスケール組合せを定義した。従って,単純化MDTsと逐次3方向決定を統合する効果的なアプローチを,すべての最適スケール縮小を探索するために提案する。検索の効率は,単一スケール決定テーブルに必要な一貫性チェックの数を減らし,各チェックを加速することにより著しく改善できる。最初に,スケール空間の逐次3方向決定モデルを提案し,すべての最適規模縮小を検索した。trisecting-and-activeの概念と多段階戦略に基づいて,多数の非最適スケール縮小を境界領域から負の領域へ徐々に転送できる。第2に,拡張段階的最適スケール選択方法を導入して,境界領域における単一最適スケール縮小を迅速に探索した。最後に,簡易MDTを提案し,単一スケール決定テーブルの一貫性チェックを加速した。従って,単純化MDTsによる逐次3方向決定を統合する最適スケール選択アルゴリズムを提案し,すべての最適スケール縮小に対する探索効率を改善した。実験結果は,提案したアルゴリズムが全体の計算時間を著しく減少できることを示した。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 ,  *意思決定 ,  簡素化 ,  最適規模 ,  ディシジョンテーブル ,  境界領域 ,  知識発見
準シソーラス用語： マルチスケール ,  探索効率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 三方向決定 ,  粒状計算 ,  マルチスケール決定表 ,  最適スケール選択 ,  最適スケールリダクト

分類 (5件)： 金属の機械的性質  (BL01022T) ,  印刷  (ZA05040A) ,  分子間相互作用  (BH07020P) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  応用数学  (AB11000P)

タイトルに関連する用語 (5件)： 3方向 ,  マルチスケール ,  意思決定 ,  スケール ,  属性