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J-GLOBAL ID：201702233474468556   整理番号：17A0371523

粒状時系列のモデル化におけるファジィ認知マップ【Powered by NICT】

Fuzzy cognitive maps in the modeling of granular time series

著者 (4件)： Froelich Wojciech (Institute of Computer Science, University of Silesia, ul. Bedzinska 39, Sosnowiec, Poland) ,  Pedrycz Witold (Computational Intelligence in the Department of Electrical and Computer Engineering, University of Alberta, Edmonton T6R 2V4 AB Canada) ,  Pedrycz Witold (Department of Electrical and Computer Engineering, Faculty of Engineering, King Abdulaziz University, Jeddah, 21589 Saudi Arabia) ,  Pedrycz Witold (Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences, Warsaw, Poland)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 115  ページ： 110-122  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,時系列の粒状モデル化への新しいアプローチを提案した。時系列の既存のファジィ集合ベースモデルとは対照的に,著者らは,時間内に情報粒を(時間的セグメントをもたらし造粒)。この方法を,その後,一連の表現空間(特に,振幅の変化の振幅と空間の空間)で形成された情報粒を生じさせた。時系列は,いわゆる粒状時系列(GTS)を形成するか粒の配列として近似した。GTSの予測(予測)モデルを開発するために,すべての情報か粒のクラスタリングとファジィ認知マップ(FCM)の概念としてのファジィクラスタリングによって得られたクラスタの中心を考える。GTSの記述を行い,概念の活性化のベクターとして結果を形成するマッチング機構を提案した。このようにして,GTSが概念の活性化のベクトル,FCMによる予測の配列として表現される。概念レベルでは,予測か粒は活性化の最大程度に関連したFCM概念である。数値レベルでは,ファジィ集合として予測された顆粒はその限界とモーダル値を用いて記述した。公的利用可能な実データを含む実験的研究は有用性と提案したアプローチの満足できる効率を実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 造粒 ,  ベクター ,  *モデリング ,  顆粒 ,  マッチング ,  ベクトル ,  ファジィ集合 ,  クラスタ
準シソーラス用語： 実験研究 ,  ファジィクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ファジィ認知マップ ,  粒状計算 ,  時系列

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 時系列 ,  モデル化 ,  ファジィ認知マップ