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J-GLOBAL ID：202002279051584890   整理番号：20A1824803

動径基底関数を用いたZ数の初期値の一次微分方程式の解法【JST・京大機械翻訳】

Solving First-Order Differential Equations of Z-Numbers’ Initial Value Using Radial Basic Function

著者 (3件)： Qalehe Leila (Department of Applied Mathematics, Tehran North Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Afshar Kermani Mozhdeh (Department of Applied Mathematics, Tehran North Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Allahviranloo Tofigh (Faculty of Engineering and Natural Sciences, Bahcesehir University, Istanbul, Turkey)
資料名： International Journal of Differential Equations (Web)  (International Journal of Differential Equations (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7724A  ISSN： 1687-9643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,Z数によって評価される初期値を有する一次微分方程式の数値解のためのRBFに基づく方法を提案した。提案方法は2つの部分から成る。第1部はフラグメンテーション解の限界量を記述し,第2部は第1部の保証を記述した。また,限界部分は2つの部分を有する。第1部は問題の初期条件を含み,第2部はRBFネットワークを含んだ。信頼区間は確率関数に基づく関数と考えられ,第1部(限界)の信頼レベルを計算した。RBFネットワークまたは放射状ベースグリッドネットワークは3つの異なる層を持つ:基本ノード(センサユニット)の集合である入力層;第二層は,高次元の隠れ層であり,そこでは,ネットワーク応答に応答する出力層と入力層で使用される活性化パターンである。RBFを用いることの利点は,この技術の使用が十分な情報を必要としないことである。それはドメインと境界だけに依存する。用例において,著者らは,著者らの提案した方式が許容できる信頼性によって問題を近似することができることを示した。Copyright 2020 Leila Qalehe et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 数値解法 ,  *微分方程式 ,  信頼性 ,  ネットワーク ,  フラグメンテーション ,  初期条件 ,  センサ ,  高次元 ,  *動径基底関数 ,  動径基底関数ネットワーク
準シソーラス用語： 隠れ層 ,  二層 ,  初期値 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (43件)：

• S. Abbasbandy, T. AllahViranloo, "Numerical solution of fuzzy differential equation by RungeKutta method," Nonlinear Studies, vol. 11, no. 1, pp. 117-129, 2004.
• E. Babolian, H. Sadeghi, S. Javadi, "Numerically solution of fuzzy differential equations by Adomian method," Applied Mathematics and Computation, vol. 149, no. 2, pp. 547-557, 2004.
• S. S. L. Chang, L. A. Zadeh, "On fuzzy mapping and control," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 2, no. 1, pp. 30-34, 1972.
• D. Dubois, H. Prade, "Towards fuzzy differential calculus part 3: differentiation," Fuzzy Sets and Systems, vol. 8, no. 3, pp. 225-233, 1982.
• S. Effati, M. Pakdaman, "Artificial neural network approach for solving fuzzy differential equations," Information Sciences, vol. 180, no. 8, pp. 1434-1457, 2010.

タイトルに関連する用語 (4件)： 動径基底関数 ,  初期値 ,  微分方程式 ,  解法