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J-GLOBAL ID：202202284497501376   整理番号：22A1154624

ファジィラフルール誘導アルゴリズムのための新しいTノルムとその影響【JST・京大機械翻訳】

Novel T-norm for Fuzzy-Rough Rule Induction Algorithm and Its Influence

著者 (3件)： Naumoski Andreja (Faculty of Computer Science and Engineering, Ss. Cyril and Methodius University in Skopje, Skopje, Macedonia) ,  Mirceva Georgina (Faculty of Computer Science and Engineering, Ss. Cyril and Methodius University in Skopje, Skopje, Macedonia) ,  Mitreski Kosta (Faculty of Computer Science and Engineering, Ss. Cyril and Methodius University in Skopje, Skopje, Macedonia)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1521  ページ： 115-125  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機械学習アルゴリズムは,時々,グラフ,時系列,または,もし,もし,異なる出力形式で,モデルを作り出すことができる。もし,そのアルゴリズムがどのように働くかを,何も統計的理解なしに,それらの理解のために,人間にとって,もし,そのルールは,非常に容易である。この方向において,本論文では,新しいTノルム,特にEinstein T-ノルムを加えることによって,ファジィ-ラフルール誘導アルゴリズムの改善に焦点を当てた。ファジィラフルール誘導アルゴリズムは,2つの概念(下と上近似)で動作し,それは,様々な含意者,ファジィ耐性関係計量,およびTノルムに非常に敏感である。著者らの実験的評価において,著者らは4つのファジィ耐性関係計量,1つの含意者と2つの異なるTノルム,すなわちAlgebraic(以前に使用されたものと1つ)と新しいEinsteinノルムを使用した。得られた実験的評価結果は,いくつかの興味深い結果を明らかにし,新しいEinstein t-ノルムによるアルゴリズム性能の改善の他に,ファジィ耐性関係の選択は,最終的出力モデルに関して大きな差異があり,いくつかのデータセットに関して,それは,どんな影響も与えなかった。将来の研究のために,著者らは,モデル性能に及ぼす含意の影響の更なる研究を計画する。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 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 ,  実験 ,  規則 ,  近似法 ,  モデル ,  曖昧さ ,  *ノルム ,  学習アルゴリズム ,  含意

著者キーワード (5件)： Tノルム ,  ファジィ類似性計量 ,  ファジィラフ集合 ,  ルール誘導アルゴリズム ,  分類

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  論理代数  (JB03000H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 誘導 ,  アルゴリズム ,  ノルム