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J-GLOBAL ID：201702232250382643   整理番号：17A1959426

半導体欠陥検出に適用した自己適応クラス不均衡TSKニューラルネットワーク【Powered by NICT】

A self-adaptive class-imbalance TSK neural network with applications to semiconductor defects detection

著者 (3件)： Tan Shing Chiang (Faculty of Information Science and Technology, Multimedia University, Melaka Campus, Jalan Ayer Keroh Lama, 75450 Bukit Beruang, Melaka, Malaysia) ,  Wang Shuming (School of Economics and Management, University of Chinese Academy of Sciences, No. 80, Zhongguancun East Road, Beijing, 100190, China) ,  Watada Junzo (Department of Computer and Information Sciences, Universiti Teknologi PETRONAS, 32610 Seri Iskandar, Perak Darul Ridzuan, Malaysia)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 427  ページ： 1-17  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  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： 本論文では,適応型人工ニューラルネットワーク(ANN)とクラス不均衡問題に取り組むためのファジィ論理システムを統合したハイブリッド手法を開発した。特に,適応共鳴理論(ART)に基づく教師つき学習ANNは半導体会社から収集した実際の大きな高度に不均衡なデータセットの欠陥を学習し検出するTagaki Sugeno Kangベースファジィ推論機構と組み合わせた。ベンチマーク研究はまた,提案した方法の分類性能を比較した文献中の他の公表された方法とした。半導体会社から収集した実際のデータセットは,本質的に高度に不均衡なデータ環境におけるクラス重複とデータシフトを実証した。検出半導体欠陥における提案した方法の汎化能力を評価し,比較した他の既存の方法とし,その結果を統計的方法を用いて解析した。経験的研究からの結果は高度に不均衡なデータセット重複クラスとデータシフトをもたらす分類における提案した方法の高い可能性を示している。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 統計的方法 ,  推論マシン ,  教師つき学習 ,  ファジィ推論 ,  ベンチマーク ,  汎化 ,  *ニューラルネットワーク ,  *半導体 ,  *故障検出
準シソーラス用語： *不均衡 ,  適応共鳴理論 ,  *クラス不均衡 ,  *自己適応 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： クラス不均衡 ,  クラス重複 ,  データシフト ,  TSK推論機構 ,  ANN(人工ニューラルネットワーク)

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 欠陥検出 ,  自己適応 ,  クラス不均衡 ,  ニューラルネットワーク