手書き曲線同定法FSCIにおけるファジネス生成モデルと推論ルールの同時学習最適化
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概要
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ファジネス生成モデルによって手書き描画をあいまいな曲線モデルとして表現し,その中からなるべく単純な幾何曲線を見出そうとするファジー推論を行い書き手の描画意図を同定する手書き曲線認識法FSCIが既に提案されている.また,ファジネス生成モデル及び推論ルールのパラメータの設定の適否がFSCIの同定性能に重大な影響を与えることから,遺伝的アルゴリズムによるファジネス生成モデルの学習最適化法とニューラルネットワークによる推論ルールの学習最適化法が各々提案されている.本論文ではファジネス生成モデルと推論ルールをニューラルネットワークによって同時に学習最適化する方法を新たに提案し,その有効性を実験によって示す.
- 2002-06-01
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