抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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Mamdaniは,蒸気エンジン実験装置の制御にファジィ推論の概念を適用したので,様々な分野で適用されてきた。従来のファジィ推論モデルの一つである単純化ファジィ推論モデルにおいて,テアデータを用いた学習法とファジィルールを自動的に調整する方法を提案した。Mamdaniのファジィ推論モデルにおいて,ファジィ規則はしばしば手に関するエキスパートによってセットされた。ファジィ推論モデルにおいて,minとmax演算の計算を出力誘導過程で用いた。したがって,それを差別化することは困難であり,最急降下法に適用することは一般的に不可能である。一方,Mamdaniのファジィルールは,単純化推論モデルよりも言語学的に解釈するのが容易であり,多くの分野で適用されている。しかし,使用されるファジィルールの知識は専門家から必ずしも得られず,Mamdani型ファジィ推論モデルにおける自動調整のための方法の開発が望まれる。ファジィ推論の特性の一つである等価性に焦点を合わせて,推論結果を,結果としてのファジィ集合の重心と面積を用いて導き,代数積,加算,減算によるminとmaxの操作を置き換えた。これは,Mamdaniのファジィ推論モデルが,最急降下法を用いて差別化し学習できる形で表現できることを示している。最大演算を用いたファジィ推論モデルの学習アルゴリズムが提案されているが,実際のシステムに適用されていない。本論文では,実システムの応用の一つとして医療診断システムの構築に適用し,その精度を比較した。さらに,学習方法が知識を得ることができることを示した。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】
