ファジィ推論アーキテクチャに基づくニューラルネットのVTRテープ走行系調整工程への適用

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概要

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ファジィ推論アーキテクチャに基づくニューラルネット(NARA)を現実世界の問題に適用し、性能を評価する。システムの初期設計時の安全性を保持しつつ適応性を実現するためには、論理性と学習機能の2点をシステムに併せ持たせることが必要であることを述べる。そして論理性をニューラルネット(NN)の構成に反映させたNARAがこの条件を満たし得るシステムであることを述べる。評価実験はVTRテープ走行系の自動調整を行なうルールベースシステムの入出力データを用い、従来の単一NNとNARAとの性能比較を行った。この結果、1653個の学習データに対して2.2%の認識誤りを1.4%に、1653個の未学習データに対して4.6%の認識誤りを3.9%に減少させることができた。さらに、ファジィ論理導入の評価、認識誤り傾向の解析、現行システムとの比較評価などについて考察した。最後に適応化実現の研究に於ける本論文の位置付けと今後の展開を示す。
日本知能情報ファジィ学会の論文
1991-11-15

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