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J-GLOBAL ID：201202221508309574   整理番号：12A0198719

UKFに基づく自己組織化直観ファジィニューラルネットワーク

Self-Organising Intuitionistic Fuzzy Neural Networks Based on UKF

著者 (3件)： Xu Xiaolai (Missile Inst.,Air Force Engineering Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  Lei Yingjie (Missile Inst.,Air Force Engineering Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  Xie Wenbiao (School of Electrical & Information Engineering,Changsha Univ. of Sci. and Technol., Hunan, Changsha)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 38  号： 3  ページ： 638-645  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ファジィ集合は,意味定義に関して欠陥があり,ニューロファジィハイブリッドシステムにおける最近の研究関心の多くが,どのようにファジィニューラルネットワークを拡張するかに焦点を合わせている。この問題を扱うために,UKFに基づく自己組織化直観的ファジィネットワークを発表する。まず第一に,直観的ファジィネットワークの構造と各層の意味を提案する。2番目に,訓練アルゴリズムを論じ,そして,LLSとUKFを,それぞれ線形と非線型パラメータを学習するために使用する。3番目に,どのように新しいルールを作り出すかに関するガイドラインを与え,誤り削減レートのルールをファジィルール剪定ストラテジーとして使用し,システムの重要でない役割を果たすルールを削除する。最後に,関数近似の典型的実験,システムの同定,時系列の予測予測は,提案したアルゴリズムによって得たファジィネットワークが,他のアルゴリズムよりもより強固な構造とより良い一般化を有することを示す。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ファジィニューラルネットワーク ,  *自己組織化 ,  アルゴリズム ,  制御理論 ,  規則 ,  指針 ,  ファジィ集合 ,  パラメータ
準シソーラス用語： ハイブリッドシステム ,  ファジィルール ,  ガイドライン

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： UKF ,  自己組織化 ,  直観 ,  ファジィニューラルネットワーク