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J-GLOBAL ID：201702265302352818   整理番号：17A1263081

新しいファジィモデリング構造分解ファジィシステム【Powered by NICT】

A Novel Fuzzy Modeling Structure-Decomposed Fuzzy System

著者 (3件)： Su Shun-Feng (Department of Electrical Engineering, National Taiwan University of Science and Technology, Taipei, Taiwan) ,  Chen Ming-Chang (National Chung-Shan Institute of Science and Technology, Taoyuan City, Taiwan) ,  Hsueh Yao-Chu (Advantech Company Ltd., Taipei, Taiwan)
資料名： IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems  (IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems)
巻： 47  号： 8  ページ： 2311-2317  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0425D  ISSN： 2168-2216  CODEN： ITSMFE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 分解ファジィシステム(DFS)は新規構造を持つファジィシステムである。その優れた学習性能のために,DFSはオンライン学習制御方式のために提案された最初であり,効果的な学習性能を持つことを示した。本論文では,ダイナミックシステムモデル化のためのDFSの使用に関するものである。オンライン学習制御における学習機構は,モデリング作業には適していないので,一般的に使用される逆伝搬学習アルゴリズムをモデル化動的系におけるDFSの使用に合うように変えた。DFSの構造は,成分ファジィシステムと呼ばれるファジィサブシステムに各ファジィ変数を分解することである。成分ファジィシステム間の独立性のために,これらのパラメータの学習は異なる成分ファジィシステム間の依存であり,従って,学習はより効率的になることができる。シミュレーション結果から,提案したDFSははるかに速い収束速度を持つことができることは明らかである。添加では,DFSは他のファジィシステムのそれよりも小さい測定誤差を持っている。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： シミュレーション ,  制御方式 ,  学習 ,  学習アルゴリズム ,  測定誤差 ,  動的系 ,  *モデリング
準シソーラス用語： 収束速度 ,  オンライン学習 ,  学習性能 ,  *ファジィシステム ,  *ファジィモデリング , 【Automatic Indexing@JST】

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 (3件)： ファジィモデリング ,  分解 ,  ファジィシステム