ホップフィールドニューラルネットワークによる定性推論知識発見
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概要
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本論文では,ホップフィールドニューラルネットワークを用いて経験的データから定性推論知識を発見する手法を提案する.本手法は,4つのステップから成り立つ.まず,ヒストグラムの分析により,ファジーメンバーシップ関数の言語的変数を定義する.次に,ホップフィールドニューラルネットワークの重みを計算する.そして,ボップフィールドニューラルネットワークの状態は安定になるまで非同期的に変化する.最後に,提案する抽出アルゴリズムにより,定性推論知識を抽出することができる.本手法の有効性を3種類のデータを用いた実験により確認した.
- 情報知識学会の論文
- 2004-10-30