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J-GLOBAL ID：201702229753464054   整理番号：17A1259817

ANFISおよびファジィ認知マップに基づく時系列予測のためのハイブリッドアプローチ【Powered by NICT】

Hybrid approach for time series forecasting based on ANFIS and Fuzzy Cognitive Maps

著者 (2件)： Averkin Alexey N. (Institution of Russian Academy of Sciences Dorodnicyn, Computing Centre of RAS, Moscow, Russia) ,  Yarushev Sergey (Institute of System Analysis and Management, Dubna State University, Russia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SCM  ページ： 379-381  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ニューロファジィ予測モデルとファジィ認知マップを用いた予測時系列へのハイブリッドアプローチを考察した。提案アプローチの主要アイデアは,時系列予測のための二つの異なる方法をハイブリダイゼーションした。定量的および定性的予測を行うことができる。添加では,ネットワークの学習と最適化,粒子群,進化的方法と同様に,これらの方法のハイブリダイゼーションの変異体の法のような異なる手法を述べた。,例えば予測の結果の比較における科学技術の開発のプログラムの指標の一つは,予測スケジュールである。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ファジィニューラルネットワーク ,  最適化 ,  予測モデル ,  科学技術 ,  *予測 ,  ネットワーク
準シソーラス用語： *時系列予測 ,  *適応ニューロ-ファジィ推論システム , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： ANFIS ,  ファジィ認知マップ ,  時系列予測 ,  ハイブリッドアプローチ