ファジィ・ニューラルネットワークによる分散型簡略化ファジィルールの自動生成
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概要
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本論文では, 高い汎用能力と簡単なアルゴリズムであるファジィIf-Thenルールを構築するために, ファジィ分割に着目し, 多層ファジィ・ニューラルネットワーク構造を有する分散型簡略化ファジィルールの自動生成手法を提案する.本手法では, 分散型簡略化ファジィルールの後件部パラメータに対してのみ自動チューニングするので, 従来法でのメンバーシップ関数の計算において設けていた制限を克服することができ, アルゴリズムも簡単となる.また, 幾つかの非線形関数の同定実験を通じて, チューニングパラメータ数およびファジィルール数が従来法とほぼ同じ場合でも, 本手法は高い汎用能力と高い同定精度を持つことを検証する.
- 日本知能情報ファジィ学会の論文
- 1999-12-15
著者
-
亀井 且有
立命館大学
-
亀井 且有
立命館大学 情報理工学部
-
井上 和夫
立命館大学 理工学部 情報学科
-
井上 和夫
立命館大学
-
亀井 且有
立命館大学理工学部情報学科
-
鄒 軍安
立命館大学 理工学部 情報学科
-
雛 軍安
立命館大学理工学部情報学科
-
鄒 軍安
立命館大学 理工学部
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