ルール削除機能をもつ少数入力ルール群結合型ファジィ推論モデル

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概要

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ファジィ推論とは，ファジィ集合を用いて，あいまいな表現による推論を可能にしたものである．ファジィ推論モデルの学習には通常，最急降下法が用いられる．この学習法では入力項目の増加に伴い，ルール数が指数関数的に増加しモデルを構築することが難しくなることが知られている．少数入力ルール群結合型ファジィ推論モデルは，このような学習法の欠点を補完する方法として提案されている．２入力ルール群（DIRMs）結合型ファジィ推論モデルは学習時間や精度の面から優れたモデルの一つであるが，冗長なルールが発生する問題点があった．本論文では DIRMs 推論モデルに忘却の概念を導入したモデルを提案し，数値シミュレーションによりその有効性を示す．
2010-10-15

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