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J-GLOBAL ID：202002236220356030   整理番号：20A1072319

株式予測のための分散並列性によるファジィラフ神経回路網の多目的進化【JST・京大機械翻訳】

Multiobjective Evolution of Fuzzy Rough Neural Network via Distributed Parallelism for Stock Prediction

著者 (6件)： Cao Bin (State Key Laboratory of Reliability and Intelligence of Electrical Equipment, Hebei University of Technology, Tianjin, China) ,  Zhao Jianwei (State Key Laboratory of Reliability and Intelligence of Electrical Equipment, Hebei University of Technology, Tianjin, China) ,  Lv Zhihan (School of Data Science and Software Engineering, Qingdao University, Qingdao, China) ,  Gu Yu (Beijing Advanced Innovation Center for Soft Matter Science and Engineering, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, China) ,  Yang Peng (State Key Laboratory of Reliability and Intelligence of Electrical Equipment, Hebei University of Technology, Tianjin, China) ,  Halgamuge Saman K. (School of Electronics and Information Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin, China)
資料名： IEEE Transactions on Fuzzy Systems  (IEEE Transactions on Fuzzy Systems)
巻： 28  号： 5  ページ： 939-952  発行年： 2020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： ファジィラフ理論は数学的に効果的で解釈可能な方法で現実世界の状況を記述できるが,進化的ニューラルネットワークは複雑な問題を解決するために利用できる。これらの相補的能力を組み合わせることにより,解釈可能性と予測能力を有する進化的ファジィ粗ニューラルネットワークを導くことができる。本論文では,ファジィ粗ニューラルネットワークの既存のモデルへの修正を提案し,次に,上記の両システムの長所を継承することにより,ファジィ粗ニューラルネットワークのための強力な進化フレームワークを開発した。最初に,ラフニューロンを導入して,結果ノードを強化して,さらに,間隔タイプ-2ファジィ集合を既存のファジィラフニューラルネットワークモデルに統合した。このように,いくつかの修正ファジィ粗ニューラルネットワークモデルを提案した。同時に,予測精度とネットワークの単純さの目的を考慮して,各モデルを,構造,メンバシップ関数,およびネットワークのパラメータを符号化することによって,多目的最適化問題に変換した。これらの最適化問題を解決するために,分散並列多目的進化アルゴリズムを提案した。最適化プロセスを,最適化とパラメータ適応を含むいくつかの測度で強化した。分散並列環境において,面倒で時間のかかるニューラルネットワーク最適化は,多くの計算資源によって軽減することができ,計算時間を大幅に短縮することができる。複雑なストック時系列予測タスクに関する実験的検証を通して,提案した最適化アルゴリズムと修正ファジィラフニューラルネットワークモデルは,既存のファジィラフニューラルネットワークと長い短期メモリネットワークを著しく改良することを示した。Copyright 2020 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： 最適化 ,  測度 ,  最適化問題 ,  ネットワーク ,  ニューロン ,  最適化手法 ,  ニューラルネットワーク ,  ファジィ集合 ,  在庫量 ,  多目的計画法 ,  メンバシップ関数 ,  *神経回路網
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  時系列予測 ,  予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 株式 ,  予測 ,  神経回路網 ,  進化