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J-GLOBAL ID:201702212886191516   整理番号:17A0524033

修正粒子群最適化ファジィ再帰ウェーブレットニューラルネットワークに基づく標的脅威の評価

TARGET THREAT ASSESSMENT BASED ON MODIFIED PARTICLE SWARM OPTIMIZED FUZZY RECURRENT WAVELET NEURAL NETWORK
著者 (3件):
資料名:
巻: 13  号:ページ: 605-620  発行年: 2017年04月 
JST資料番号: F1199A  ISSN: 1349-4198  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
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本論文は,目標とする脅威度を評価する為の実用的な新規ハイブリッドモデルを提案した。本モデルは,ファジー再帰ウェーブレットニューラルネットワーク(FRWNN),即ちMPSO最適化ファジィ再帰ウェーブレットニューラルネットワーク(MPSO-FRWNN)と組み合わせた修正粒子群最適化(MPSO)に基づいている。又,FRWNNの各ファジィルールの結果として使用される単一のニューロンは,従来の高木菅野(TSK)ファジィモデルの代わりに,ネットワークの以前のデータを記憶することが出来る。この最適化メカニズムには,MPSOと勾配降下アルゴリズム(GDA)を統合したハイブリッドトレーニング手順を含む為,予測,又は評価の精度が大幅に向上した。連続探索空間において適度に良好な領域を見つける為に,2つのインラインPSOプロセスを含むMPSOアルゴリズムと呼ばれる新しい調整スキームを開発し,結果的に予測学習ベースの勾配降下最適化に良く適合させることが出来た。最後に,本研究の結論を3つの比較脅威評価実験によって明らかにした。(翻訳著者抄録)
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分類 (4件):
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計算機網  ,  論理代数  ,  計算理論  ,  計算機利用技術一般 
引用文献 (34件):
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