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J-GLOBAL ID：202202277987360822   整理番号：22A1155713

包括的な改善による新しい人工蜂コロニークラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A novel artificial bee colony clustering algorithm with comprehensive improvement

著者 (5件)： Pu Qiumei (School of Information Engineering, Minzu University of China, Beijing, China) ,  Xu Chiquan (School of Information Engineering, Minzu University of China, Beijing, China) ,  Wang Hui (School of Information Engineering, Minzu University of China, Beijing, China) ,  Zhao Lina (Key Laboratory for Biomedical Effects of Nanomaterials and Nanosafety, Institute of High Energy Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhao Lina (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： Visual Computer  (Visual Computer)
巻： 38  号： 4  ページ： 1395-1410  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0285A  ISSN： 0178-2789  CODEN： VICOE5  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： 本論文は,K-平均,PSOを含む多重演算子によって強化され,Gbest機構によって指向された,CEABC(Comprehensively Enhed Bee Bee Colonyアルゴリズム)という新しいクラスタリングアルゴリズムを提供し,クラスタ化問題を解決するために使用することができる。初期段階では,このアルゴリズムはK平均演算子を用いて初期ネクタ源を生成し,初期ネクタ源の品質を改善するだけでなく,低動作効率の問題も回避する。個体間の相互作用を強化するために,Gbestと呼ばれる大域的最適解の概念を導入し,そこでは,元の一次元情報交換を,ネクタ源間の全次元情報交換によって置換し,それにより,全スウォームの情報交換体積を,改善することができた。bee scoutingの位相において,上記のグローバル最適解をPSOアルゴリズムと結合して,ブランド-新規ネクタソース探索法を作り出し,それは,ネクタ源を開発するためのABCアルゴリズムの能力を強化するであろう。一方,全体的最適解は,蜜源の総合品質を改善するために,新しいネクタ源を作り出すために,ハチのスカウティングをガイドし続けるであろう。次に,2セットの人工データセットおよび4セットのUCI機械学習データセットについて実験を行い,最も代表的なものは,新しく提案したCEABCアルゴリズムのクラスタリング性能を検証した。さらに,実験結果を標準ABCアルゴリズム,いくつかの他の新しく提案したABC改良アルゴリズムおよび古典的クラスタリングアルゴリズムと比較した。結果は,本論文で記述した新規ABCアルゴリズムが,より効果的なクラスタ化アルゴリズムであるクラスタ化問題を解決する際に,より良い精度と安定性を有することを示した。高次元データのクラスタリング法は,材料,医療,自動運転および他の応用分野におけるデータ処理のための効果的な方法を提供できると信じる。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2022 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 ,  相互作用 ,  ブランド ,  自動運転 ,  クラスタ化 ,  多重化 ,  データ処理 ,  位相 ,  一次元 ,  スウォーム ,  情報交換 ,  機械学習
準シソーラス用語： 最適解 ,  粒子群最適化 ,  *クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人工蜂コロニーアルゴリズム ,  クラスタリング問題 ,  グローバル最適ガイダンス ,  K平均アルゴリズム ,  粒子スウォームアルゴリズム

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)： 人工蜂コロニー ,  クラスタリングアルゴリズム