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J-GLOBAL ID：202102287966992000   整理番号：21A0463755

ファジィ推論システム実装のためのBayesおよび論理確率的アプローチの結合【JST・京大機械翻訳】

Combining Bayesian and logical-probabilistic approaches for fuzzy inference systems implementation

著者 (2件)： Kozhomberdieva G I (Department of Information and Computing Systems, Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University, Moskovsky pr., 9, Saint-Petersburg, 190031, Russia) ,  Burakov D P (Department of Informatics and Information Security, Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University, Moskovsky pr., 9, Saint-Petersburg, 190031, Russia)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1703  号： 1  ページ： 012042 (10pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  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,ファジィ推論システムを実装するためのオリジナルな方法を考察した。提案したファジィ推論モデルは,推論段階における確率的論理とBayes公式の結合の利用に基づいている。すべての指定ファジィ生産規則の前提条件を確率的関数のセットに変換した。入力確率として,入力言語変数項のメンバーシップ関数の値を用いた。ルールの数が出力言語変数の項の数に等しいように,生産規則の与えられた集合は減少する。生産前提条件の論理表現を直交DNFsに変換する。計算された確率値を,出力言語変数の値に対応する仮説のセットに関する事後分布の決定における条件付き確率として使用した。事後確率分布を決定するために,Bayes式に基づく式を用いた。これらの事後分布は,それらが対応するランダム変数の期待値として計算されるので,最終出力変数値を決定するために脱ファジィ化段階で使用された。プログラム実装により,提案モデルの有効性を推定し,その結果を従来使用されているMamdaniおよびSugenoファジィ推論アルゴリズムの結果と比較することができた。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  期待値 ,  事後確率 ,  有効性 ,  直交性 ,  メンバシップ関数 ,  曖昧さ ,  *ファジィ推論
準シソーラス用語： 条件付確率 ,  ランダム変数 ,  言語変数 ,  事後分布 ,  ファジィ推論システム , 【Automatic Indexing@JST】

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 (4件)： ファジィ推論システム ,  実装 ,  論理 ,  確率