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J-GLOBAL ID：201802259341098286   Reference number：18A1879654

Noise Reduction with Inference Based on Fuzzy Rule Interpolation at an Infinite Number of Activating Points: Toward Fuzzy Rule Learning in a Unified Inference Platform

無限数の活性化点におけるファジィルール補間に基づく推論によるノイズ低減:統一推論プラットフォームにおけるファジィルール学習に向けて

Author (2)： UEHARA Kiyohiko (Ibaraki Univ., Ibaraki, JPN) ,  HIROTA Kaoru (Beijing Inst. of Technol., Beijing, CHN)
Material： Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics  (J Adv Comput Intell Intell Inform)
Volume： 22  Issue： 6  Page： 883-899  Publication year： Oct. 20, 2018 
JST Material Number： F1398A  ISSN： 1343-0130  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： ENGLISH (EN)

Thesaurus term： activation ,  *rule ,  *interpolation method ,  *fuzzy inference ,  *noise reduction ,  data ,  matching ,  adaptation
Semi thesaurus term： data fitting ,  *noise reduction ,  *fuzzy rule ,  learning data ,  *interpolation

JST classification (2)： Artificial intelligence  (JE08000Z) ,  Numerical computation  (JE02000J)

Reference (30)：

• [1] L. A. Zadeh, “Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes,” IEEE Trans. Syst. Man Cybern., Vol.SMC-3, No.1, pp. 28-44, 1973.
• [2] L. T. Kóczy and K. Hirota, “Approximate reasoning by linear rule interpolation and general approximation,” Int. J. Approx. Reason., Vol.9, pp. 197-225, 1993.
• [3] L. T. Kóczy and K. Hirota, “Size reduction by interpolation in fuzzy rule bases,” IEEE Trans. Syst., Man, Cybern. B, Cybern., Vol.27, No.1, pp. 14-33, 1997.
• [4] D. Tikk and P. Baranyi, “Comprehensive analysis of a new fuzzy rule interpolation method,” IEEE Trans. Fuzzy Syst., Vol.8, No.3, pp. 281-296, 2000.
• [5] P. Baranyi, L. T. Kóczy, and T. D. Gedeon, “A generalized concept for fuzzy rule interpolation,” IEEE Trans. Fuzzy Syst., Vol.12, No.6, pp. 820-837, 2004.

Terms in the title (9)： 無限 ,  活性化 ,  ファジィルール ,  補間 ,  推論 ,  ノイズ低減 ,  プラットフォーム ,  ファジィ ,  ルール学習