ノーデータ問題におけるタイプ2 ファジィ確率微分方程式と その可能性主因子分析への応用

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タイトル別名
  • Type 2 Fuzzy Different Equation in No-Data Problem with an Application to the Possibility Factor Analysis

抄録

植村（1991）は，自然の状態をファジィ事象にその帰属度を表すメンバシップ関数で変換・写像する写像公式を発見した．この写像公式では，ノーデータ問題における逐次ベイズ推論が例となり，堀ら（2019）は，写像公式の多次元化，時間の概念の導入，エルゴード条件下のファジィマルコフ（決定）過程へ，さらにファジィ確率微分方程式を逆算ではあるが導出した．本論文では，タイプ２ファジィ事象に焦点を当てる．まず，タイプ2 ファジィ事象を縦方向の曖昧さと横方向の曖昧さを同時に考慮した自然の状態からの2 次写像公式と仮定すれば，この二つの曖昧さを表すメンバシップ関数が直交の場合，可能性主因子分析への適用ができる．これは，タイプ2 ファジィ事象が縦方向と横方向の2 次元可能性多変数誤差モデルであること示している．次に，タイプ2 ファジィと人工知能との関係を具体例に基づいて平易に言及する．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390578083319102080
  • DOI
    10.24466/jbfsa.25.1_65
  • ISSN
    24242578
    13451537
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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