文献

J-GLOBAL ID：201302275380032183   整理番号：13A1488727

ファジィ回帰モデル定式化用の2段階アプローチ

A two-stage approach for formulating fuzzy regression models

著者 (3件)： CHEN Liang-hsuan ,  HSUEH Chan-ching ,  CHANG Chia-jung
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 52  ページ： 302-310  発行年： 2013年11月 
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： ファジィ環境における説明変数と応答との間の関係を説明するためにファジィ回帰モデルが幅広く適用されて来た。本論文では距離概念に基づいたファジィ回帰モデル構築用の単純な2段階アプローチを提案した。非ファジィ化法を用いてファジィ観測を表現するクリスプ数を得て,それから,従来の最小二乗法を用いてファジィ回帰モデルにおけるクリスプ回帰係数を決定した。そのクリスプ回帰係数に沿って,提案ファジィ回帰モデルはファジィ推定誤差を低減するためにモデルがファジィ観測からのファジィ性を扱えるようにファジィ調整変数を含む。距離概念に基づいた全体推定誤差を最小化するために,提案ファジィ回帰モデル中のファジィ調整項を決定するために数学的プログラミングモデルを定式化した。正の係数のみに焦点を当てた既存アプローチとは異なり,ファジィ回帰モデル中の負の係数の問題を考慮に入れ,解手続きにおいて解決した。以前の研究との比較は提案ファジィ回帰モデルが様々な基準を用いた全体推定誤差に基づいた最高説明能力を持つ事を示した。ファジィ回帰モデル中の負の係数の問題及び多数のファジィ観測の扱いにおける提案2段階アプローチの適用性を論証するために実生活データセットを採用した。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *回帰モデル ,  *ファジィ集合 ,  *最小二乗法 ,  数学 ,  モデル ,  定式化 ,  誤差
準シソーラス用語： *クリスプ変数 ,  プログラミングモデル ,  推定誤差

分類 (2件)： 統計学  (AB08000H) ,  論理代数  (JB03000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： ファジィ ,  回帰モデル ,  定式化 ,  段階