AICによるファジィ区間データからの統計的モデル選択

概要

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経営システムや社会システムなど, 人間の関わるシステムにおいて, 取り扱うデータが人間の主観的なあいまいさを含む場合が考えられる。本論文では, このようなデータをファジィデータとして取り扱う。ファジィデータの出現確立はZadehのファジィ事象の確立概念により, メンバシップ関数とデータの背後にある統計的モデルにより表すことができる。一方, 現実に観測されたデータを用いた統計的モデルの選択基準として, 情報量基準AICが定義されている。しかし, AICはファジィデータのようなあいまいさを含むデータを取り扱うことは考慮していない。そこで, 本論文ではAICによりファジィデータから統計的モデルを選択する方法として, ファジィデータの出現確立の分布モデルを選択することにより, 統計的モデルの選択を行う方法を提案し, AICの適用範囲を拡張している。さらに, 提案した方法の有効性を検討するために, 正規分布モデルのパラメータの検定に類似するモデル選択に適用している。そして, コンピュータシミュレーションによりその有効性を明かにしている。
日本知能情報ファジィ学会の論文
1996-08-15