自己組織化を利用した一般化ファジー推論ニューラルネットワーク

• 北嶋 啓至

  慶應義塾大学

• 萩原 将文

  慶應義塾大学

書誌事項

タイトル別名

• Generalized Fuzzy Inference Neural Network using Self-Organizing Feature Map
• ジコ ソシキカ オ リヨウシタ イッパンカ ファジー スイロン ニューラル ネ

抄録

A new model of Generalized Fuzzy Inference Neural Network (GFINN) is proposed in this paper. The network consists of three layers: the input-output layer, the if layer, and the then layer. In each layer, there are the operational nodes. The GFINN can perform three representative fuzzy inference methods by changing the connectivity and the operational nodes. There are three learning precesses in the GFINN: the self-organizing process, the rule-integration precess, and the LMS learning process. Especially in the rule-integration process, the GFINN employs two feature maps in order to integrate appropriate rules effectively. Computer simulations are carried out to show the superiority of the GFINN over the back-propagation networks.

収録刊行物

• 電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌）

  電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌） 117 (7), 971-978, 1997

  一般社団法人 電気学会

キーワード

• 自己組織化
• 入出力空間と出力空間の分割
• 演算ノード
• ファジー推論
• ニューラルネットワーク

詳細情報

• CRID: 1390001204608099840
• NII論文ID: 130006843861
• NII論文ID: 10000092156
• NII論文ID: 10002810891
• NII書誌ID: AN10065950
• DOI: 10.1541/ieejeiss1987.117.7_971
• ISSN: 13488155
• ISSN: 03854221
• NDL書誌ID: 4248138
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I4248138
• Web Site: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss1987/117/7/117_7_971/_pdf
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可