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J-GLOBAL ID:202002267840084823   整理番号:20A2805888

ノイズクラスタリングの概念に基づくファジィ推論のロバスト化

Robustification of Fuzzy Inference Based on Noise Clustering Concept
著者 (4件):
資料名:
巻: 63rd (Web)  ページ: ROMBUNNO.1C2-4 (WEB ONLY)  発行年: 2020年 
JST資料番号: F0989D  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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・柔軟な意思決定の考慮が可能であるファジィ推論モデルにおいて,モデル構築のためのデータに含まれるノイズ除去の方法について考察。
・本研究では,ファジィ推論モデルのノイズに対するロバスト性を向上させるために,ノイズファジィクラスタリング概念を導入した新しい手法を提案。
・まず学習型ファジィ制御において,ファジィ推論の結論部を実数値とした簡易ファジィ推論のモデル構築,ノイズ個体をノイズクラスターに吸収する考え方を活用したロバスト化を説明し,数値実験により有効性を確認。
シソーラス用語:
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分類 (3件):
分類
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システム・制御理論一般  ,  システム設計・解析  ,  システム同定 
引用文献 (3件):
  • R. N. Davé, “Characterization and detection of noise in clustering,” Pattern Recognition Letters, Vol. 12, No. 11, pp. 657-664 (1991)
  • 市橋, 渡辺:簡略ファジィ推論を用いたファジィモデルによる学習型制御;日本ファジィ学会誌,Vol.2, No.3, pp.429-437 (1990)
  • J. C. Bezdek, Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms, Plenum Press (1981)
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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