あいまいデータをもとにしたファジィルールのチューニング手法

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概要

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ファジィ理論が提唱されてから30年あまりが経ち、制御分野を中心に数多くのシステムが実用化されている。また、これまで試行錯誤に頼らざるを得なかったファジィルールのチューニングに関してもニューロ技術を用いることにより自動的に行うことが可能となってきた。しかし、これまで提案されてきたチューニング手法は制御分野、つまり入出力の学習データが実数値である場合に限られ、意思決定問題など、学習データ自体にあいまいさの伴った場合のチューニング手法については何ら論議がされていない。本論文では、あいまいさを伴った学習データをもとにファジィルールのチューニングを行う手法を提案する。なお、本手法は推論方法、implication関数に依存しない。
一般社団法人情報処理学会の論文
1995-09-20

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