ルール数削減を目的とした多段ファジイ推論の構成とその応用
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概要
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本報告では, ルール数削減を目的とする多段ファジイ推論の構成について述べ, 応用例を示す。一般にファジイ推論システムでは, ルールの総数は入力変数に対してメンバーシップ関数のべき乗をとった数に比例するので, 入力変数が少しでも増加すると規模が大きくなる。この問題を解決するため多段ファジイ推論システムを導入し, 入力変数を部分的に利用してルール総数を削減する方法を示す。多段ファジイ推論におけるパラメータ学習には, ニューラルネットワークの最適化で用いる逆伝搬法が利用できる。入力変数の投入順序, メンバーシップ関数の影響などの定性的な評価などを議論する。応用例として, 企業の発行する債券の格付けを自動化する問題を考え, 多段ファジイ推論や判別分析との比較検討を行なう。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-01-23
著者
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