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J-GLOBAL ID：202002286094011133   整理番号：20A2276590

一般化異種2型ファジィ分類器とその産業応用【JST・京大機械翻訳】

A Generalized Heterogeneous Type-2 Fuzzy Classifier and Its Industrial Application

著者 (4件)： Zhao Jun (School of Control Science and Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Liu Yang (School of Control Science and Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Wang Linqing (School of Control Science and Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Wang Wei (School of Control Science and Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China)
資料名： IEEE Transactions on Fuzzy Systems  (IEEE Transactions on Fuzzy Systems)
巻： 28  号： 10  ページ： 2287-2301  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： 最近,進化ファジィシステムが実時間データストリームを扱うのに有効であることが証明されている。しかし,それらの固定構造は,複雑な産業環境における変化する操作条件またはシステム状態によって誘発された構造変化に対処するために十分に柔軟ではない。本論文では,GHIT2Clasと呼ばれる新しい一般化不均一区間タイプ2(IT2)ファジィ分類器を提案し,多変数IT2ファジィニューラルネットワーク上に構築した。不確実性の産業データ特性を完全に反映するために,本論文は楕円回転による不確実性フットプリントを構築する方法を提案した。誤差とインセンティブ強度動的調整機構に基づく規則剪定法をモデリングのプロセスで報告して,対応する規則再現機構を設計して,壊滅的忘却の規則を避けた。さらに,ファジィシステムの計算オーバヘッドを緩和するために,IT2ファジィ結果パラメータの上部と下限の同時更新を設計した。提案したGHIT2Clasの性能を,最先端の比較分類器を用いて,多数の合成データセットと産業研究事例によって実験的に検証し,そこでは,提案手法が,精度と単純さの間の最良のトレードオフの達成において,他者よりも性能が優れている。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： *不確実性 ,  曖昧さ ,  ファジィニューラルネットワーク
準シソーラス用語： オーバヘッド ,  *ファジィ分類 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 一般化 ,  ファジィ分類 ,  産業応用