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J-GLOBAL ID：201702254048048445   整理番号：17A0102258

データベースにおける特異点データの最適化検出に関する研究【JST・京大機械翻訳】

The Oracle Database Specific Research of Singular Data Optimization Detect

著者 (3件)： Liu Min (College of Science and Technology,Nanchang University) ,  Li Zhibiao (College of Computer Science,Jiangxi University of Traditional Chinese Medicine) ,  Xiong Ting (College of Science and Technology,Nanchang University)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 33  号： 9  ページ： 404-407  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： データ属性はORACLEデータベースにおける特定の特異データの変化によって変化し,データクラスタの属性分類において動的に変化し,従来のマイニング方法はデータの属性を分類することによってデータ特徴をマイニングする。マイニング効果に及ぼすデータ自体の属性の影響を無視して,マイニング誤差の大きな問題を引き起こす。本論文は,改良ファジィC平均適応アルゴリズムに基づくORACLEセンターデータベースにおける特定の特異的データマイニングアルゴリズムを提案した。最初に,ORACLEデータベースにおける各データを属性に従ってクラスタ化し,クラスタ類似性係数行列を構築し,擬属の信頼性の概念に従って分類した。ファジィC平均アルゴリズムを用いて,ORACLE中心データベースにおける各クラスタの中心からクラスタ中心までの距離を計算し,データ従属関数行列を構築し,重み付き距離二乗和の最小値と有効性関数の最小値を計算し,遠いデータクラスタを除去した。ORACLEセンターデータベースにおける特定の特異データのマイニングを実現した。シミュレーション結果は,改良ファジィC平均適応アルゴリズムに基づくORACLEデータベースの特定の特異的データマイニングアルゴリズムが,特定の特異点データを決定する際に存在するランダム性と経験性を効果的に避けることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *特異点 ,  クラスタ化 ,  信頼性 ,  *最適化 ,  クラスタ ,  曖昧さ ,  類似性 ,  *データベース
準シソーラス用語： ランダム性 ,  ファジィc-平均法 ,  係数行列 ,  適応アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Data mining ,  Singular data ,  Fuzzy mean

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： データベース ,  特異点 ,  最適化 ,  研究