ターボ・アルゴリズムを用いたファジィルールの作成

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概要

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• ニューラルネットワークを用いた簡略化ファジィ推論では以下のようなルールを用いる。if x_1がa_1に近いand y_1がb_1に近いthen z=c_1 if x_2がa_2に近いand y_2がb_2に近いthen z=c_2そして、それぞれのルールのおよその内容はあらかじめ与えておいて、メンパーシップ関数の中心と幅、後件部の定数(C_i)をニューラルネットワークを用いて最適化する。しかし、データの性質によっては幅広い内容のルールを用いた方が、よりよい推定や制御が実現することがあり得ると思われる。そこで、近年、ノンパラメトリック回帰の分野で注目されている、ルールを徐々に増やす方法であるターボ・アルゴリズム(Friedman,J.H.and SilVerman,B.W.,1989;Friedman,J.H.,1991)を用いる方法を試みる。

• 一般社団法人情報処理学会の論文
• 1993-09-27

著者

• 竹澤 邦夫

  農業環境技術研究所

• 竹澤 邦夫

  農業環境技研

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