文献

J-GLOBAL ID：201702235267674660   整理番号：17A1351517

雑音時系列予測における非シングルトンファジィ化のための新しい動的アプローチ【Powered by NICT】

A new dynamic approach for non-singleton fuzzification in noisy time-series prediction

著者 (3件)： Pourabdollah Amir (Lab for Uncertainty in Data and Decision Making (LUCID), School of Computer Science, University of Nottingham, Nottingham, NG8 1BB, UK) ,  John Robert (Lab for Uncertainty in Data and Decision Making (LUCID), School of Computer Science, University of Nottingham, Nottingham, NG8 1BB, UK) ,  Garibaldi Jonathan M. (Lab for Uncertainty in Data and Decision Making (LUCID), School of Computer Science, University of Nottingham, Nottingham, NG8 1BB, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： FUZZ-IEEE  ページ： 1-6  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： 非単一ファジィファジィ論理システム内の不確実な(例えばノイズ)入力をモデル化した。標準手法では,ファジィ型が知られていると仮定して,観察された[雑音]入力は通常入力ファジィ集合のコアであると考えられ,通常,そのメンバシップ関数の中心となっている。本論文では,統計的手法に基づいて動的に調整はかなりであり,その中で入力ファジィ集合のコアは必ずしも観察された入力に位置しない,新しいファジィ化法(型)を提案した。重み付き移動平均を用いて,入力ファジィ集合をどこに配置すべき過去数試料は凝集したほぼ推定した。添加量が膨大ではなく,よく知られたMackey-GlassとLorenz時系列予測問題にこの方法を適用している間,入力は異なる雑音レベルで汚染された場合の大きな誤差低減を示した。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： モデリング ,  *曖昧さ ,  ファジィ集合 ,  *雑音 ,  雑音指数 ,  メンバシップ関数 ,  不確実性 ,  統計的方法
準シソーラス用語： 誤差低減 ,  ファジィ論理システム ,  *ファジィ化 ,  *時系列予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 雑音 ,  時系列予測 ,  ファジィ化