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J-GLOBAL ID：201702271883992727   整理番号：17A1490177

最大被覆率,最大特異性および最大ファジィエントロピーあいまいな概念の原理による学習ファジィ意味論的セル【Powered by NICT】

Learning fuzzy semantic cell by principles of maximum coverage, maximum specificity, and maximum fuzzy entropy of vague concept

著者 (2件)： Tang Yongchuan (College of Computer Science, Zhejiang University, Hangzhou 310027, PR China) ,  Xiao Yunsong (College of Computer Science, Zhejiang University, Hangzhou 310027, PR China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 133  ページ： 122-140  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  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： 概念モデリングと学習は,データマイニング,機械学習,知識発見における重要な意義を持っている。プロトタイプP,距離関数Dと確率密度関数δ粒度から構成されるファジィ意味細胞はあいまいな概念の最小単位と概念表現の建築用レンガと考えられている。各ファジィ意味論的セルに対しては,基礎となる概念を特性化するために,プロトタイプP,期待粒度RとファジィエントロピーH,三つの基本的な数値特性を導入した。ファジィ意味論的細胞のための新しい学習戦略は最大被覆率,最大特異性,および最大ファジィエントロピーの原理を用いて提案した。さらにこれらの原理は互いに協調するために粒度制御因子λは学習戦略に導入した。究極の目標は,データセットを記述するために最も適切である,与えられたデータセットからのファジィ意味論的細胞を得ることである。最後にファジィ意味細胞学習アルゴリズムだけでなく,クリスプ意味細胞学習アルゴリズムを定式化した。合成データと実世界データ上で提案手法を試験の実現可能性と妥当性を実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *曖昧さ ,  確率密度関数 ,  プロトタイプ ,  データマイニング ,  *被覆率 ,  学習アルゴリズム ,  *学習 ,  キャラクタリゼーション ,  機械学習 ,  定式化 ,  粒度 ,  *意味論
準シソーラス用語： 学習戦略 ,  *ファジィエントロピー ,  *特異性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 概念モデル化 ,  ファジィ意味論的セル ,  正当な粒度 ,  期待値粒状性 ,  ファジィエントロピー ,  プロトタイプ理論

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 (9件)： 被覆率 ,  特異性 ,  ファジィエントロピー ,  概念 ,  原理 ,  学習 ,  ファジィ ,  意味論 ,  セル