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J-GLOBAL ID：201802259341098286   整理番号：18A1879654

無限数の活性化点におけるファジィルール補間に基づく推論によるノイズ低減:統一推論プラットフォームにおけるファジィルール学習に向けて

Noise Reduction with Inference Based on Fuzzy Rule Interpolation at an Infinite Number of Activating Points: Toward Fuzzy Rule Learning in a Unified Inference Platform

著者 (2件)： UEHARA Kiyohiko (Ibaraki Univ., Ibaraki, JPN) ,  HIROTA Kaoru (Beijing Inst. of Technol., Beijing, CHN)
資料名： Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics  (Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics)
巻： 22  号： 6  ページ： 883-899  発行年： 2018年10月20日 
JST資料番号： F1398A  ISSN： 1343-0130  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ファジィ推論のための統一プラットフォームとノイズで破損したデータを用いたファジィルール学習を提供するために,α-GEMINAS(αレベル集合と無限数の活性化点におけるファジィルール補間による一般平均ベース推論)と呼ばれるファジィ推論法に基づいて学習データのノイズを低減する方法を提案した。特にファジィルール最適化に利用可能な学習データが少ない場合には,学習データにおけるノイズへの過剰適合からファジィルールを防ぐことが期待される。本論文では提案した方法をα-GEMI-ES(大域的平滑性のためのわずかな線形性に向けたα-GEMINASに基づく局所展開)と名付けた。α-GEMI-ESはα-GEMINASを反復的に実行し,各反復においてノイズを低減する。本論文は,α-GEMI-ESがノイズを効果的に低減することを数学的に証明した。ノイズ低減プロセスは決定的であり,従って,試行錯誤ベースの進展に依存しない。ノイズは初期反復において大量に低減され,その減少量は学習データの偏差が大幅に抑制される後の反復で減速する。この特性により,反復プロセスの終了条件を決定することが容易になった。シミュレーション結果は,α-GEMI-ESが数学的証明が示唆するようにノイズを適切に低減することを実証した。上記の特性は,α-GEMI-ESが統一プラットフォームのために実行可能であることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 活性化 ,  *規則 ,  *内挿法 ,  *ファジィ推論 ,  *雑音低減 ,  データ ,  整合 ,  適応
準シソーラス用語： データ適合 ,  *ノイズ削減 ,  *ファジィルール ,  学習データ ,  *補間

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

引用文献 (30件)：

• [1] L. A. Zadeh, “Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes,” IEEE Trans. Syst. Man Cybern., Vol.SMC-3, No.1, pp. 28-44, 1973.
• [2] L. T. Kóczy and K. Hirota, “Approximate reasoning by linear rule interpolation and general approximation,” Int. J. Approx. Reason., Vol.9, pp. 197-225, 1993.
• [3] L. T. Kóczy and K. Hirota, “Size reduction by interpolation in fuzzy rule bases,” IEEE Trans. Syst., Man, Cybern. B, Cybern., Vol.27, No.1, pp. 14-33, 1997.
• [4] D. Tikk and P. Baranyi, “Comprehensive analysis of a new fuzzy rule interpolation method,” IEEE Trans. Fuzzy Syst., Vol.8, No.3, pp. 281-296, 2000.
• [5] P. Baranyi, L. T. Kóczy, and T. D. Gedeon, “A generalized concept for fuzzy rule interpolation,” IEEE Trans. Fuzzy Syst., Vol.12, No.6, pp. 820-837, 2004.

タイトルに関連する用語 (9件)： 無限 ,  活性化 ,  ファジィルール ,  補間 ,  推論 ,  ノイズ低減 ,  プラットフォーム ,  ファジィ ,  ルール学習