一般化学習ネットワークにおけるファジィルールを用いたパラメータの学習方式

DOI HANDLE オープンアクセス
  • 池内 光雄
    九州大学大学院総合理工学研究科エネルギー変換工学専攻 : 修士課程
  • 平澤 宏太郎
    九州大学大学院システム情報科学府電気電子システム工学専攻
  • 大林 正直
    九州大学大学院システム情報科学府電気電子システム工学専攻
  • 胡 敬炉
    九州大学大学院システム情報科学府電気電子システム工学専攻
  • 村田 純一
    九州大学大学院システム情報科学府電気電子システム工学専攻

書誌事項

タイトル別名
  • Learning Method of Parameters for Fuzzy Rules in Universal Learning Network

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抄録

In this paper, a new method which can alter the values of the parameters in neural networks is proposed in order to enhance the representation abilities of the networks. As an example, a fuzzy reference network is used to modify the parameters in this article, even though any kind of networks such as radial basis function networks and neural networks can be adopted to realize varying parameters. From simulations, it is shown that the network using the proposed method is better than the conventional neural networks in terms of representation abilities of the networks.

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キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390290699820221952
  • NII論文ID
    110000579895
  • NII書誌ID
    AN10569524
  • DOI
    10.15017/1498361
  • ISSN
    21880891
    13423819
  • HANDLE
    2324/1498361
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • IRDB
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用可

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