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J-GLOBAL ID：202102277893038100   整理番号：21A2869437

多項式ニューラルネットワークに基づくファジィ線形回帰【JST・京大機械翻訳】

Fuzzy linear regression based on Polynomial Neural Networks

著者 (4件)： Roh Seok-Beom (School of Electronic and Control Engineering, Wonkwang University, Iksan, Chon-Buk 570-749, Republic of Korea) ,  Ahn Tae-Chon (School of Electronic and Control Engineering, Wonkwang University, Iksan, Chon-Buk 570-749, Republic of Korea) ,  Pedrycz Witold (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada T6G 2G7) ,  Pedrycz Witold (Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences, Warsaw, Poland)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 10  ページ： 8909-8928  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 本研究では,ファジィ線形回帰モデルのパラメータを決定するために,推定手法を導入した。パラメータ値を推定する解析解を研究した。ファジィ線形回帰の負の広がりの問題は,問題をNP完全にする。この問題に対処するため,勾配降下最適化に基づくモデルパラメータの反復精密化を導入した。提案手法では,多項式ニューラルネットワークに基づく動的に蓄積された単純なノードからなる階層構造を用いて,その構造は非常に柔軟である。本研究では,多項式ニューラルネットワークの設計法に基づくファジィ線形回帰の新しい方法論を提案した。多項式ニューラルネットワークは,複雑な解析的アプローチを分割し,ファジィ線形回帰のパラメータをいくつかの簡単な解析的手法に推定する。ファジィ線形回帰は,クラスタリングと粒子群最適化を利用することによって形成されるファジィ数を有する多項式ニューラルネットワークによって実行した。設計戦略が音性能を示すモデルを生成することを示した。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 ,  *多項式 ,  音響 ,  *ニューラルネットワーク ,  解析的解法 ,  クラスタ化 ,  精密化 ,  階層構造 ,  最小二乗推定 ,  曖昧さ
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  ファジィ数 ,  モデルパラメータ ,  設計法 ,  設計戦略 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ファジィ線形回帰 ,  多項式ニューラルネットワーク ,  粒子群最適化 ,  ファジィ最小二乗推定(LSE)

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多項式 ,  ニューラルネットワーク ,  ファジィ線形回帰