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NTIS 바로가기주관연구기관 | 공주대학교 Kongju National University |
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연구책임자 | 이창용 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2010-04 |
과제시작연도 | 2009 |
주관부처 | 교육과학기술부 |
사업 관리 기관 | 한국연구재단 |
등록번호 | TRKO201000013409 |
과제고유번호 | 1345104834 |
사업명 | 일반연구자지원 |
DB 구축일자 | 2013-04-18 |
키워드 | 비계량 다차원 척도법.진화 연산.진화 프로그래밍.분포 추정 알고리즘.최적화 알고리즘.레비 확률 분포.복잡계 네트워크.유클리드 공간.적합도 함수.non-metric multidimensional scaling.evolutionary computations.evolutionary programming.estimation of distribution algorithm.optimization algorithm.Levy probability distribution.complex networks.Euclidean space.fitness function. |
응용 통계학 분야에 속하는 비계량 다차원 척도법은 개체들 간의 비유사성이 비계량으로 주어져 유클리드 공간 관점에서 개체들 간의 거리 개념을 설정하기 어려운 경우, 개체들간의 비유사성과 유클리드 공간 상으로 사상(寫像)된 거리간의 오차가 최소가 되도록 개체들을 유클리드 공간 상으로 사상하는 방법이다. 기존의 nMDS 방법은 최대 경사법을 사용함으로 일단 국소최적치에 도달하면 더 이상 향상된 해를 찾기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구는 첫째, 실수형 문제의 최적화에 적합한 담금질, 타부 탐색 그리고 진화
The non-metric multidimensional scaling (nMDS) is a method for mapping objects in the Euclidean space, when it is difficult to invoke the concept of distance between pairs of objects due to non-metric dissimilarities between objects, under the condition that the difference between the mapped distanc
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