言語間隔の情報顆粒を持つ増分粒状モデルの性能指数とその応用【JST・京大機械翻訳】

Yeom Chan-Uk; Lee Myung-Won; Kwak Keun-Chang

文献

J-GLOBAL ID：202102233130379320 整理番号：21A0577744

言語間隔の情報顆粒を持つ増分粒状モデルの性能指数とその応用【JST・京大機械翻訳】

Performance Index of Incremental Granular Model with Information Granule of Linguistic Intervals and Its Application

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資料名：
巻： 10 号： 17 ページ： 5929 発行年： 2020年
JST資料番号： U7135A ISSN： 2076-3417 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：スイス (CHE) 言語：英語 (EN)

本論文は,言語間隔の情報顆粒による増分粒状モデル(IGM)の性能指数(PI)を扱う。この目的のために,線形回帰(LR)と間隔ベース粒状モデル(GM)を結合することによりIGMを設計した。IGM構築の基本スキームは2つの必須相から成る。(1)基本モデルとしてLRの開発,(2)局所粒状モデルの設計,(2)LRモデルによって得られた誤差の低減を試みる。ここでは,局所間隔ベースGMは,情報造粒により具体化される区間ベースファジィクラスタリングアルゴリズムに基づいている。IGMの出力は数値ではなく,言語間隔値であるため,IGMのPIは,特異性特性でカバレッジを掛けることによって計算される。カバレッジと特異性の概念から,情報顆粒を構築することができた。したがって,利用可能な実験的証明によって正当化され,明確に定義された意味論として提示された。PI法を検証するために,土木工学応用のためのコンクリート圧縮強度について実験を行った。実験結果は,IGMのPIが有効な性能評価方法であることを確認した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

引用文献 (43件)：

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