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J-GLOBAL ID：202102241924969627   整理番号：21A3409666

ファジィ粒状畳込み分類器【JST・京大機械翻訳】

Fuzzy granular convolutional classifiers

著者 (4件)： Chen Yumin (College of Computer & Information Engineering, Xiamen University of Technology, Xiamen 361024, China) ,  Zhu Shunzhi (College of Computer & Information Engineering, Xiamen University of Technology, Xiamen 361024, China) ,  Li Wei (College of Computer & Information Engineering, Xiamen University of Technology, Xiamen 361024, China) ,  Qin Nan (College of Computer & Information Engineering, Xiamen University of Technology, Xiamen 361024, China)
資料名： Fuzzy Sets and Systems  (Fuzzy Sets and Systems)
巻： 426  ページ： 145-162  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0731A  ISSN： 0165-0114  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 効果的な特徴を抽出する畳込み操作は,深層学習の分野で広く使われてきた。コンボリューションはプロセスセットデータを処理するのが難しいので,ファジィ集合上の2つの畳込み演算子を提案し,ファジィ粒状分類器を構築する。最初に,ファジィ造粒を分類システムの単一原子特性に関して実行して,ファジィ条件付き粒状物とファジィ決定粒子を形成した。次に,ファジィ条件付き粒状ベクトルをファジィ条件付き粒子から構築して,畳込み操作を粒状ベクトルに関して実行した。その後,新しいファジィ特徴顆粒を得た。ファジィ特徴顆粒を,対応するファジィ決定顆粒と比較した。比較の結果はファジィ粒状ベクトルに逆伝搬した。同時に,ファジィ粒状ベクトルの重みを修正した。したがって,ファジィ粒状畳込み分類器は,ファジィ粒状ベクトルの重みを数回繰り返して最適化することによって形成される。さらに,ファジィ粒状畳込みの微分と導関数を証明し,ファジィ粒状畳込み分類器の逆伝搬のための理論的基礎を提供した。最後に,ファジィ粒状畳込み演算の収束効果および提案した分類器の分類性能を,いくつかのUCIデータセット上でテストした。理論解析と実験結果は,ファジィ粒状ベクトルの畳込み操作が高速収束の特性を持ち,ファジィ粒状畳込み分類装置がより良い分類性能を得ることを示す。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *畳込み ,  ベクトル ,  分類装置 ,  造粒 ,  分級機 ,  演算 ,  ファジィ集合 ,  粒状材 ,  顆粒 ,  導関数 ,  曖昧さ
準シソーラス用語： 理論解析 ,  単一原子 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ファジィ集合 ,  ファジィ顆粒 ,  粒状計算 ,  ファジィ粒状畳込み ,  粒状分級機

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： ファジィ ,  畳込み ,  分類器