ベクトル量子化を用いたファジィ推論システムの学習法

DOI Web Site Web Site 参考文献21件

書誌事項

タイトル別名
  • Learning Methods for Fuzzy Inference System Using Vector Quantization
  • ベクトル リョウシカ オ モチイタ ファジィ スイロン システム ノ ガクシュウホウ

この論文をさがす

抄録

<p>ファジィ推論システムの学習に関する多くの研究が行われている. これらの研究 の多くが最急降下法を用いているが, パラメータの初期値設定により, 学習後 のモデルの精度やルール数が影響をうけることが指摘されている. これを改善 するための多くの方法が提案されているが, 必ずしも満足できるシステム構成 とはなっていない. ベクトル量子化を使って, パラメータの初期値を設定する 方法は, 少ないルール数で高い精度を実現する方法の一つとして知られている. 一方で, この方法の問題点としては, 後件部の重みパラメータの初期値設定を 行う効率的な方法が知られていないことである. それゆえ, 前件部パラメータ と後件部パラメータの初期値を設定する方法を最急降下法に取り入れることで, この学習法の能力改善が期待できる. 本論文では, あらかじめ学習用の入出力 データを用いて, ベクトル量子化により入力空間の分割とその空間での重み設 定を行い, これらをパラメータの初期値として用いるファジィ推論システムの 学習法を提案し, その有効性を示す.</p>

収録刊行物

  • 知能と情報

    知能と情報 31 (2), 690-699, 2019-04-15

    日本知能情報ファジィ学会

参考文献 (21)*注記

もっと見る

キーワード

詳細情報 詳細情報について

問題の指摘

ページトップへ