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J-GLOBAL ID：201902240757285778   整理番号：19A0516613

分類問題のためのネオファジィ支援脳感情学習に基づくパターン認識器【JST・京大機械翻訳】

Neo-Fuzzy Supported Brain Emotional Learning Based Pattern Recognizer for Classification Problems

著者 (7件)： Asad Muhammad Usman (Department of Electrical Engineering, The University of Lahore, Lahore, Pakistan) ,  Farooq Umar (Department of Electrical and Computer Engineering, Dalhousie University, Halifax, NS, Canada) ,  Gu Jason (Department of Electrical and Computer Engineering, Dalhousie University, Halifax, NS, Canada) ,  Amin Javeria (Government Shahdra Teaching Hospital, Lahore, Pakistan) ,  Sadaqat Amna (Independent Researcher, London, U.K.) ,  El-Hawary Mohamed E. (Department of Electrical and Computer Engineering, Dalhousie University, Halifax, NS, Canada) ,  Luo Jun (School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 6951-6968  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 哺乳類の感情的脳のlim系理論に基づいて,監督された脳感情学習ベースのパターン認識装置(BELPR)は,多入力と多出力分類問題のために最近提案された。それは,時間と空間の複雑さの減少,より速い訓練とより高い精度のような特徴を提供する。BELPRは多くのベンチマークデータセットを分類するために展開され,従来の多層パーセプトロンネットワークと比較して優れた性能を示した。本論文の目的は,Neo-ファジィニューロン(NFN)との統合を通して,BELPRの分類精度をさらに強化することである。NFNを用いて構築されたネットワークは,単純性,透明性,精度,およびより低い計算複雑性のようなBELPRと同じ特性の多くを共有する。この観点から,本論文では,新しいニューロファジィハイブリッド分類ネットワークを提案した。Neo-ファジィ支援脳感情学習ベースパターン認識装置(NFBELPR)は,両方のネットワークの特徴を保存し,同時に,BELPRの性能を改善する。NFBELPRモデルは,NFNとBELPRの統合レベルに依存して,2つのネットワークのグループとみなすことができる。NFNの統合がBELPRの眼窩前頭皮質部分においてのみ考慮されるとき,得られた分類モデルは部分的に統合されたNFBELPRと呼ばれる。事例において,統合がBELPRのOFCと扁桃体セクションの両方で考慮されるとき,結果としての分類モデルは完全に統合されたNFBELPRになる。提案したNFBELPRネットワークをMATLAB(R)R2009bプログラミング環境に実装し,多くのベンチマークデータセットを分類した。それらは,BELPRと比較して,より高い分類精度を達成することがわかり,そして,最新の分類ネットワークのいくつかの状態である。Copyright 2019 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： 哺乳類 ,  ネットワーク ,  多層パーセプトロン ,  *曖昧さ ,  プログラミング環境 ,  ベンチマーク ,  計算量 ,  *学習 ,  *パターン認識 ,  ファジィニューラルネットワーク
準シソーラス用語： MATLAB ,  分類モデル ,  眼窩前頭皮質 ,  分類精度 ,  複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 分類 ,  問題 ,  ファジィ ,  支援 ,  脳 ,  感情 ,  学習 ,  パターン認識