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J-GLOBAL ID：202102220116605160   整理番号：21A1923544

情報エントロピーに基づく対象重み付き概念格【JST・京大機械翻訳】

Object-weighted concept lattice based on information entropy

著者 (3件)： Zhang Xiaohe (華北電力大学 控制与計算机工程学院,北京 102200) ,  Chen Degang (華北電力大学 控制与計算机工程学院,北京 102200) ,  Mi Jusheng (河北師范大学 数学科学学院,河北 石家庄050024)
資料名： Zhineng Xitong Xuebao  (Zhineng Xitong Xuebao)
巻： 15  号： 6  ページ： 1097-1103  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2755A  ISSN： 1673-4785  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大きなデータ時代において、データ規模がますます大きくなるため、構造概念束の難しさがますます高まっている。データ隠蔽情報を客観的に反映できるという前提で冗長な対象と属性を削除し、データ規模を低減させ、より簡単な概念束を構築し、ユーザーがより効率的に知識を獲得するのに便利である。主観的因子を避けるため,本論文は,属性情報エントロピーを用いて,単一属性重みを得て,平均値法を用いて,対象重量を計算し,そして,標準偏差を用いて,対象重要性偏差値を計算した。属性重み,対象重み,および対象重要度の偏差閾値を設定することによって,対象加重概念束を構築した。実例により、この方法は冗長な概念を有効に削除でき、概念束の構造過程を簡略化できることを証明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 簡素化 ,  *冗長性 ,  標準偏差 ,  平均法
準シソーラス用語： データハイディング ,  *情報エントロピー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 情報エントロピー ,  概念