ルールの削除に基づくファジーモデリング

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概要

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ニューラルネットワークの学習則を用いてファジーモデリングを自動化しようとする研究が行われている.これには,ルール数を既知としてそのルール構造を決定する方法や,ルール数も未知としてその個数も含めてルールの構造を決定しようとする方法など多くの提案がなされている.特に生成型手法は後者の性質をもつ最もすぐれた方法の一つと考えられている.しかしながら,この方法では,入出力データとルールの結びつきが強く,データを分散して記憶するという性質は満たさない.その結果,ルール数は必ずしも最適とは言えない.また,多変数の場合にはルールの追加が1度に複数個となり,推論誤差を低く抑える最も良い方法とは必ずしも言えない.そこで本研究では,デルタルールを用いた手法の一つとして,多数のルールからチューニングと推論誤差を最大にするルールの削除を繰り返しながら,最適なルール数を与える推論方法を提案し,シミュレーションにより,その有効性を実証する.
社団法人電子情報通信学会の論文
1994-11-25

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