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J-GLOBAL ID：201802284340001648   整理番号：18A0725486

タイプ2階層ファジィ推論ツリーのための多目的プログラミング【JST・京大機械翻訳】

Multiobjective Programming for Type-2 Hierarchical Fuzzy Inference Trees

著者 (3件)： Ojha Varun Kumar (Chair of Information Architecture, Swiss Federal Institute of Technology (ETH) Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Snasel Vaclav (Department of Computer Science, Technical University of Ostrava, Ostrava, Czech Republic) ,  Abraham Ajith (Machine Intelligence Research Labs (MIR Labs), Auburn, WA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Fuzzy Systems  (IEEE Transactions on Fuzzy Systems)
巻： 26  号： 2  ページ： 915-936  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0509A  ISSN： 1063-6706  CODEN： IEFSEV  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： 本論文は,階層的ファジィ推論ツリー(HFIT)の設計を提案した。HFITは,いくつかの低次元ファジィ推論システム(FISs)を組み合わせることにより,単純さに適合する自然階層構造という最適なツリー様構造を生成する。このような自然階層構造は高い近似精度を与える。HFITの建設は2つの段階で起こる。最初に,非支配的な収着ベースの多目的遺伝的プログラミング(MOGP)を適用して,高い精度を有する単純なツリー構造(低複雑性モデル)を得た。第二に,微分進化アルゴリズムを適用して,得られたツリーのパラメータを最適化した。導出したツリーにおいて,各ノードは異なる入力の組合せを獲得し,そこでは進化過程が入力の組合せを支配する。従って,HFITノードは本質的に不均一であり,HFITにより生成されるルール間で高い多様性をもたらす。さらに,HFITは,データに含まれる知識に関連する入力のみを受け入れるツリーの構造最適化にMOGPを用いるので,自動特徴選択を提供する。HFITをタイプ1とタイプ2の両方のFISsの文脈で研究し,その性能を6つの応用問題を通して評価した。さらに,提案した多目的HFITを,McIT2FIS,TSCIT2FNN,SIT2FNN,RIT2FNS-WB,eT2FNN,MRIT2NFS,IT2FNN-SVRなどの文献から最近提案されたFISs法と理論的および経験的に比較し,他の方法で作られたモデルと比較して,HFITがより複雑で高精度なモデルを提供することを見出した。したがって,提案したHFITは,関数近似と特徴選択のための他のFISsに対する効率的で競争力のある代替案である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 階層構造 ,  構造最適化 ,  特徴選択 ,  関数近似 ,  ツリー構造 ,  *多目的計画法 ,  遺伝的プログラミング ,  最適化 ,  *ファジィ推論
準シソーラス用語： 高精度 ,  微分進化アルゴリズム ,  低複雑性 ,  近似精度 ,  ファジィ推論システム ,  低次元 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 制御工学一般  (IC01000V) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： タイプ ,  階層 ,  ファジィ推論 ,  多目的プログラミング