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J-GLOBAL ID：202002284308943866   整理番号：20A1058070

森林火災のための粒子群最適化と情報理論測度に基づく好中球変数のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modeling neutrosophic variables based on particle swarm optimization and information theory measures for forest fires

著者 (3件)： Gafar Mona Gamal (Information System Department, Faculty of Computers and Information, Kafrelsheikh University, Kafr El Sheikh, Egypt) ,  Elhoseny Mohamed (Faculty of Computers and Information, Mansoura University, Mansoura, Egypt) ,  Gunasekaran M. (University of California, Davis, USA)
資料名： Journal of Supercomputing  (Journal of Supercomputing)
巻： 76  号： 4  ページ： 2339-2356  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0418A  ISSN： 0920-8542  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,中性子システムモデリングは不確定性処理において大きな注目を集めている。森林火災データにおける中性子温度変数に対する適切なメンバシップ,不確定性および非メンバシップ関数の生成は挑戦的な問題である。本論文は,粒子群最適化による情報理論測度の統合のためのプラットフォームを,メタ発見的アルゴリズムとして提示し,具体的データからの中性子学的変数をモデル化する。粒子群最適化は,メンバシップ,不確定性および非メンバシップ最適分割を見つけるために提示された効率的な母集団ベースのアルゴリズムである。情報理論測度と粒子群最適化の統合ハイブリッドモデルを提示した。ファジィメンバシップ関数を生成するために,提案手法とファジィC-平均MATLABツールの間に実験的比較を適用した。森林火災データセットの温度変数と変換率の広範な図式結果を提供し,提案したパラダイムの有効性を実証した。提案した技術の変換率は,最適メンバシップと非メンバシップ関数が,それぞれ10と17回の反復の後に結論づけられることを示している。それは実現可能な速い速度である。また,提案した手法は,森林火災温度変数に対して比較的類似した関数の部分集合を生成したが,一方,ファジィC-平均は実験中に関数の部分集合を明確にシフトさせた。森林火災データにおける温度の不確定性を計算することは,これらの火災を正確に予測するのに寄与する。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2018 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 ,  *情報理論 ,  *測度 ,  中性子 ,  火災 ,  不確実性 ,  母集団 ,  山火事 ,  メンバシップ関数 ,  曖昧さ ,  *好中球
準シソーラス用語： *粒子群最適化 ,  MATLAB ,  ハイブリッドモデル ,  発見的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 中性子集合 ,  中性子システムのモデリング ,  粒子群最適化 ,  情報理論測度

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  論理代数  (JB03000H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 森林火災 ,  粒子群最適化 ,  情報理論 ,  測度 ,  好中球 ,  変数 ,  モデリング