SIRMs結合型ファジィ推論法による排他的論理和の実現(脳活動の計測と解析,一般)
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概要
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従来のファジィ推論法よりも規則数を大幅に削減可能にした,単一入力ルール群(Single Input Rule Modules,以下SIRMs)結合型ファジィ推論法が湯場崎らにより提案されており,様々な分野へ応用され良好な結果が得られている.しかしながら,排他的論理和のような非線形分離問題には対応できないという欠点を抱えている.本研究ではSIRMs推論法とニューラルネットワークを融合した"ニューラルネットワーク型単一入力ルール群ファジィ推論法"(以下,ニューラルネットワーク型SIRMs推論法)を提案し,非線形分離問題に対応できることを示した.さらにニューラルネットワーク型SIRMs推論法の学習アルゴリズムを導出し,非線形関数の同定に適用し,良好な結果が得られることをも示した.
- 2008-07-08
著者
-
水本 雅晴
大阪電気通信大学・情報通信工学部・情報工学科
-
石井 博昭
大阪大学大学院
-
石井 博昭
大阪大学大学院工学研究科
-
石井 博昭
大阪大学大学院情報科学研究科
-
石井 博昭
阪大
-
渡辺 諭
大阪大学大学院情報科学研究科情報数理学専攻
-
関 宏理
大阪大学大学院情報科学研究科情報数理学専攻
-
石井 博昭
大阪大 大学院情報科学研究科
-
石井 博昭
大阪大学大学院情報科学研究科情報数理学専攻
-
石井 博昭
大阪大学大学院工学研究科応用物理学専攻
-
関 宏理
大阪大学大学院情報科学研究科
-
関 宏理
大阪大学大学院情報科学研究科情報数理学専攻:日本学術振興会
-
水本 雅晴
大阪電気通信大学
-
水本 雅晴
大阪電気通信大
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