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J-GLOBAL ID：201702288946322617   整理番号：17A0833176

ファジィルールベースモデルから粒状一般化へ【Powered by NICT】

From fuzzy rule-based models to their granular generalizations

著者 (4件)： Hu Xingchen (Department of Electrical & Computer Engineering University of Alberta Edmonton T6R 2V4 AB Canada) ,  Pedrycz Witold (Department of Electrical & Computer Engineering University of Alberta Edmonton T6R 2V4 AB Canada) ,  Pedrycz Witold (Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences Warsaw, Poland) ,  Wang Xianmin (Hubei Subsurface Multi-Scale Imaging Key Laboratory, Institute of Geophysics and Geomatics, China University of Geosciences Wuhan, 430074, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 124  ページ： 133-143  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： 近年,ファジィモデルの集中的に研究カテゴリーとなっている粒状ファジィモデル。粒状ファジィモデルは,現実世界のシステムと良く関係における結果としての構築物を作る高レベルの抽象化に既存モデルを上昇させる助けとなる。数値モデルとは対照的に,粒状モデルは,情報顆粒(間隔,ファジィ集合,ラフ集合と同様のような)の形で結果を生成した。情報粒度は,区間の形式で定式化されている多くの研究は,効率的な設計粒状ファジィモデルに焦点を当てた。本研究では,ファジィ集合の形で粒状ファジィモデルへの既存のファジィモデルを上昇させることにより,新しい概念とアルゴリズム的アプローチを提案した。Takagi-Sugenoファジィルールベースモデル(文献で一般的に使用される)に集中して,元のモデルのパラメータとそのファジィ集合(ファジィ数)を横切る情報粒度の最適配分の方法を確立した。その結果,粒状ファジィモデルの出力は,ファジィ集合となっている。情報粒度の割当のプロセスでは,粒子群最適化と微分進化のようないくつかの地域住民を対象としたメタヒューリスティック最適化技術に頼る。粒状ファジィモデルの性能を評価するために,得られたファジィ集合の被覆率と特異性の評価と最適化に導く正当情報粒度の原理と結合した。に加えて,モデルの数値症状の品質に及ぼす粒状パラメータの影響を評価するために非ファジィ化(復号化)プロセスを含んでいる。合成と公的に利用可能なデータセットを含む包括的な実験的研究は,粒状ファジィモデルの性能を示すことが報告されている。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： 顆粒 ,  定式化 ,  品質 ,  ファジィ集合 ,  アルゴリズム ,  *モデル ,  復号化 ,  ラフ集合 ,  粒度 ,  最適化
準シソーラス用語： 微分進化 ,  粒子群最適化 ,  最適配置 ,  数値モデル ,  ファジィモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 粒状計算 ,  ファジィモデル ,  粒状ファジィモデル ,  情報粒度の割当 ,  被覆率と特異性基準 ,  パーティクルスワーム最適化 ,  微分進化

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 (1件)： 一般化