複数のサブモデルを用いる階層化ファジィモデリング手法

概要

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ファジィモデリングはファジィ推論を用いて複雑な系の特性を表現する手法である。ファジィモデリングは非線型の複雑な系であっても言語的に表現できるという優れた特性を持つが、多入力系においては学習によって獲得されたファジィルールは把握が困難となる。また、多入力系において十分な入出力データが得られない場合は、精度の良いファジィモデルを得ることはできない。筆者らは従来、ファジィニューラルネットワーク(FNN)を用いた階層化ファジィモデリング手法を提案してきた。階層化ファジィモデリングでは同定されたファジィルールは把握しやすいもので、入出力データの数が少なくとも精度の良いモデルを得ることが可能であった。しかし、この従来法では対象の非線形性によっては局所解から抜け出さないことがあった。本論文では、ファジィモデルの探索空間を拡張した、新しい階層化ファジィモデリング手法を提案する。従来の階層化ファジィモデリングが層を重ねて縦方向に探索するのに対して、本手法は同一層内に複数のモデルを許容することで、探索の範囲を横方向にも広げ、より妥当なファジィモデルの得られる可能性を高くしている。数値実験により探索した本手法の有効性を示す。
1996-06-15

複数のサブモデルを用いる階層化ファジィモデリング手法

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