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J-GLOBAL ID：202202218765063725   整理番号：22A0287807

解釈可能なTSKファジィ分類器の並列アンサンブルによる検証データに関するファジィクラスタリングとKNNによる予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction by Fuzzy Clustering and KNN on Validation Data With Parallel Ensemble of Interpretable TSK Fuzzy Classifiers

著者 (5件)： Zhang Xiongtao (School of Digital Media, Jiangnan University, Wuxi, China) ,  Nojima Yusuke (Department of Computer Science and Intelligent Systems, Osaka Prefecture University, Sakai, Japan) ,  Ishibuchi Hisao (Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China) ,  Hu Wenjun (School of Information Engineer, Huzhou University, Huzhou, China) ,  Wang Shitong (School of Digital Media, Jiangnan University, Wuxi, China)
資料名： IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems  (IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems)
巻： 52  号： 1  ページ： 400-414  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0425D  ISSN： 2168-2216  CODEN： ITSMFE  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： 生および多領域訓練データを容易に収集できる多くのアプリケーションシナリオに対して,検証データ(地上データとして)は利用可能であり,訓練データの適切なレバレッジによる検証データのみに関する強化分類/予測を行うのに,自然に望ましい。本論文では,Takagi Gleason Sugeno Kang(TSK)ファジィサブ分類器の新しいアンサンブルフレームワークEP-TSK-FKを提案し,以下の特徴を達成した。1)各訓練部分集合における各解釈可能TSKファジィサブ分類器は,その出力が元の検証データ空間の対応する拡張特徴の値を提供するように,並列に迅速に構築できる。2)ファジィサブ分類器の新しいアンサンブル法として,EP-TSK-FKは,一度だけ解釈可能なTSKファジィサブ分類器を,一度だけ,試験サンプルを予測しながら,それらを明示的に再利用せず,それによって,予測のためのアンサンブルプロセスの計算量を縮小する。3)提案した反復ファジィc-平均クラスタ化アルゴリズム反復ファジィC-平均クラスタ化(IFCM)を,代表的重心を得るために拡張検証データ上で実行後,試験サンプルにおけるEP-TSK-FKの高速分類/予測を,元の特徴を有する代表的重心に関するk-最近傍(KNN)法を用いて実現した。4)IFCM&KNN法による強化分類性能を理論的に明らかにし,ベンチマークデータセットの実験結果はEP-TSK-FKの有効性と,強化分類性能,実行時間,および解釈性の意味における並列学習法の有効性を示した。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  学習 ,  データ ,  分類 ,  重心 ,  クラスタ化 ,  計算量 ,  応用プログラム ,  *クラスタ分析 ,  有効性 ,  ベンチマーク ,  *曖昧さ
準シソーラス用語： 訓練データ ,  実行時間 ,  *ファジィクラスタリング ,  アンサンブル法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： ファジィ分類 ,  アンサンブル ,  検証 ,  ファジィクラスタリング ,  KNN ,  予測