教師データから抽出したファジィルールのチューニング法
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概要
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多層ネットは入出力データの複雑な関係を学習できるが、学習済みのネットの解析は難しい。これに対して、ファジィシステムの知識獲得は難しいが、一旦知識が獲得されればシステムの解析あるいは修正は比較的容易である。これらの両者の方式の溝を埋めるものとして、文献(1), (2)で我々は、教師データから直接抽出したファジィルールを用いてファジィ推論する方法を提案した。本論文では汎化能力を向上するためのパターン認識用のファジィルールのチューニング法について述べる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-03-07
著者
-
安部 重夫
神戸大学大学院工学研究科
-
Thawonmas Ruck
日立製作所日立研究所
-
阿部 重夫
日立製作所日立研究所
-
Lan Min-Shong
Rockwell International Science Center
-
Thawonmas Ruck
東北大学電気通信研究所
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