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J-GLOBAL ID：201702212278660768   整理番号：17A1385755

データストリームファジィクラスタリングとそのオンライン学習のための進化するコネクショニストシステム【Powered by NICT】

An evolving connectionist system for data stream fuzzy clustering and its online learning

著者 (3件)： Bodyanskiy Yevgeniy V. (Control Systems Research Laboratory, Kharkiv National University of Radio Electronics, 14 Nauky Ave, Kharkiv 61166, Ukraine) ,  Tyshchenko Oleksii K. (Control Systems Research Laboratory, Kharkiv National University of Radio Electronics, 14 Nauky Ave, Kharkiv 61166, Ukraine) ,  Kopaliani Daria S. (Control Systems Research Laboratory, Kharkiv National University of Radio Electronics, 14 Nauky Ave, Kharkiv 61166, Ukraine)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 262  ページ： 41-56  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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： 本論文で考慮した進化するカスケードニューロファジィシステムとそのオンライン学習法。システムは,従来のKohonenニューロンに基づいている。データは,オンラインモードで連続流の形になった場合,提案システムは,不確実性条件の下での非定常データストリームのクラスタリングタスクを解決した。用いたクラスタ妥当性指数の最適値を見出すことによって定義される品質評価プロセス。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： *不確実性 ,  ニューロン
準シソーラス用語： *ファジィクラスタリング ,  品質評価 ,  最適値 ,  *データストリーム ,  非定常性 ,  *オンライン学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 進化するコネクショニストシステム ,  ニューロファジィネットワーク ,  データストリーム ,  ファジィクラスタリング

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (2件)： オンライン学習 ,  進化