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J-GLOBAL ID：202002256424480953   整理番号：20A1176001

ファジィデータを用いた一般化指数モデルのためのBayes法【JST・京大機械翻訳】

Bayesian Method for the Generalized Exponential Model Using Fuzzy Data

著者 (5件)： Pak Abbas (Department of Computer Sciences, Faculty of Mathematical Sciences, Shahrekord University, Shahrekord, Iran) ,  Khoolenjani Nayereh Bagheri (Department of Statistics, University of Isfahan, Isfahan, Iran) ,  Alamatsaz Mohammad Hossein (Department of Statistics, University of Isfahan, Isfahan, Iran) ,  Mahmoudi Mohammad Reza (Institute of Research and Development, Duy Tan University, Da Nang, Vietnam) ,  Mahmoudi Mohammad Reza (Department of Statistics, Faculty of Sciences, Fasa University, Fasa, Iran)
資料名： International Journal of Fuzzy Systems  (International Journal of Fuzzy Systems)
巻： 22  号： 4  ページ： 1243-1260  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4469A  ISSN： 1562-2479  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,観測がファジィ数に関して記述されるとき,非対称および対称損失関数の下で一般化された指数モデルのパラメータのためのBayes推論に焦点を合わせた。最初に,ファジィデータに基づく一般化尤度関数を導き出した。次に,一般エントロピー,線形指数関数および二乗誤差損失関数を考慮して,パラメータのBayes推定値を得た。Bayes推定は閉形式では表現できないので,近似Bayes推定値を計算するためにMetropolis-Hastingingサンプラーを用いた。比較目的のために,パラメータの最大尤度推定も計算した。提案した推論を3つの実世界例を用いて説明した。数値シミュレーション結果は,最大尤度手順に対するBayes法の優位性を実証した。Copyright Taiwan Fuzzy Systems Association 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  *対称性 ,  損失関数 ,  最尤法 ,  指数関数 ,  非対称性 ,  Bayes推定 ,  近似法 ,  線形性 ,  尤度関数
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  閉形式 ,  *Bayes法 ,  *ファジィデータ ,  *指数モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 一般化指数分布 ,  不正確な情報 ,  ファジィデータの解析 ,  ベイズ法

分類 (2件)： 信頼性  (KB04040H) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： ファジィデータ ,  一般化 ,  指数モデル ,  Bayes法