重みを考慮したファジィ識別ルールの結論部クラス決定手法

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タイトル別名
  • Determining Consequent Class of Fuzzy If-Then Rules from Weighted Training Patterns

抄録

本論文では，従来のファジィ識別システムに対して，パターンの重みを考慮してファジィルールの結論部クラスの決定手法を提案する．ここで，ファジィIf-Thenルールを構築するために，学習用パターンからファジィIf-Thenルールを自動的に生成する手法を用いる．従来の手法では，三角型ファジィ集合を用いて，パターンの密集度を考慮したファジィIf-Thenルールが構築されていた．しかし，現実世界における個々のパターンの重要性を考慮したファジィIf-Thenルールを構築することができない．本提案手法では，重みの密集度を考慮してファジィIf-Thenルールを構築する．数値実験では，従来のファジィ識別システムと提案手法を比較することにより，提案手法の有効性を示す．さらに，さまざまなパターンの重みを仮想的に与えることにより，様々な条件下における提案手法の有効性を示す．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390282680644031104
  • NII論文ID
    130004591435
  • DOI
    10.14864/fss.22.0.81.0
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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