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J-GLOBAL ID：201702290623115921   整理番号：17A0448241

ファジィ認知マップの対話型進化的最適化【Powered by NICT】

Interactive evolutionary optimization of fuzzy cognitive maps

著者 (4件)： Mls Karel (University of Hradec Kralove, Hradec Kralove, Czechia) ,  Cimler Richard (Center for Basic and Applied Research (CZAV), University of Hradec Kralove, Czechia) ,  Vascak Jan (Technical University of Kosice, Kosice, Slovak Republic) ,  Puheim Michal (Technical University of Kosice, Kosice, Slovak Republic)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 232  ページ： 58-68  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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： ファジィ認知マップ(FCM)によるモデル化動的システムはモデル表現とその実行の単純性により特徴づけられる。さらに,FCMは与えられた領域から人間の知識を組み込むことができる。FCMの多くの利点にもかかわらず,いくつかの欠点がある。ドメイン専門家から得られた知識の品質,および彼らの意見の違いと不確実性を種々の方法で改善されなければならない。特に,FCMの結合行列のエキスパート評価における不完全性と自然な不確定性を扱うための新しいアプローチを提案した。対話型進化計算(IEC)として知られているFCM最適化(適応)研究分野の専門家駆動最適化と外の役割における部分的専門家の評価と進化的アルゴリズムに基づいている。本論文では,FCM最適化の目的のためのIECの修飾はIEO FCM法,すなわち,ファジィ認知マップの対話型進化的最適化として提示,と呼ばれている。二制御問題上での実験結果により,IEO FCM法は他の既知の学習アルゴリズムのに必要な測定データがない状況でもFCMの品質を改善することができることを示唆した。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： *最適化 ,  モデリング ,  動的系 ,  不整 ,  学習アルゴリズム ,  品質 ,  進化的計算 ,  不確実性
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  結合行列 ,  *進化的最適化 ,  *対話型 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ファジィ認知地図 ,  対話型進化的最適化 ,  エキスパート知識

分類 (6件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  論理代数  (JB03000H) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ファジィ認知マップ ,  対話型 ,  進化的最適化