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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Task segmentation in a mobile robot by mnSOM and clustering with spatio-temporal contiguity

http://hdl.handle.net/10228/2414
http://hdl.handle.net/10228/2414
ebb16de7-dd5c-41ff-907f-c2cad8473292
名前 / ファイル ライセンス アクション
IJICIC2008.pdf IJICIC2008.pdf (708.8 kB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2009-07-14
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル Task segmentation in a mobile robot by mnSOM and clustering with spatio-temporal contiguity
言語 en
言語
言語 eng
著者 Muslim, Muhammad Aziz

× Muslim, Muhammad Aziz

WEKO 6351

en Muslim, Muhammad Aziz

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石川, 眞澄

× 石川, 眞澄

WEKO 3681
Scopus著者ID 35409308900

en Ishikawa, Masumi

ja 石川, 眞澄

ja-Kana イシカワ, マスミ


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古川, 徹生

× 古川, 徹生

WEKO 661
e-Rad_Researcher 50219101
Scopus著者ID 56237975100
ORCiD 0000-0002-4469-7749
九工大研究者情報 343

en Furukawa, Tetsuo

ja 古川, 徹生

ja-Kana フルカワ, テツオ


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In our previous study, task segmentation was done by mnSOM, using prior information that winner modules corresponding to subsequences in the same class share the same label. Since this prior informatiom is not available in real situation, segmentation thus obtained should be regarded as the upper bound for the performance, not as a candidate for performance comparison. Present paper proposes to do task segmentation by applying various clustering methods to the resulting mnSOM, without using the above prior information. Firstly, we use the conventional hierarchical clustering. It assumes that the distances between any pair of modules are provided with precision, but this is not the case in mnSOM. Secondly, we used a clustering method based on only the distance between spatially adjacent modules with modification by their temporal contiguity. In the robotic field 1, the segmentation performance by the hierarchical clustering is very close to the upper bound for novel data. In the robotic field 2, the segmentation performance by clustering with the spatio-temporal contiguity is very close to the upper bound for novel data. Therefore, the proposed methods demonstrated their effectiveness in segmentation.Keywords: mnSOM, Task segmentation, Clustering, Mobile robot, Temporal contiguity, Spatio-temporal contiguity
書誌情報 International Journal of Innovative Computing, Information and Control

巻 5, 号 4, p. 865-875, 発行日 2009-04-01
出版社
出版者 ICIC International
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 1349-4198
著作権関連情報
権利情報 ICIC International c2009
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL http://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/3_ja.html
連携ID
値 4
業績ID
値 27C2B1B646D847F24925757C00266BE6
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