あいまいさの減少がありうるコンビネーション関数とパラメータ学習
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概要
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本論文では、クリスプ性に基づいたあいまいさの減少がありうるコンビネーション関数について検討した。従来のコンビネーション関数の問題点である(P1)コンバインした結果はグレード0、1のどちらか1つには近づくが、他の値には近づかない(P2)個々の結果がお互い補強しあう性質の欠如を、それぞれ、Positive/Negative beliefの平衡点を表わすパラメータEの導入、パラメータα, βを用いたストカスティックルールによる証拠の依存関係の表現による解決した、新たなコンビネーション関数を提案する。本コンビネーション関数は、直感にもに合致し、また従来の方法も含んでいる。本論文では、まずあまいさを減少するコンビネーション関数の概要を説明し、次に本関数のパラメータの意味、本関数がカバーする領域について議論する。さらに、現在開発を進めている、FINEST(Fuzzy Inference Environment Software with Tuning) と呼ぶあいまい推論ソフトウエアを用いたパラメータのチューニング過程を示す。
- 日本知能情報ファジィ学会の論文
- 1995-04-15
著者
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