ファジィルール自動抽出能力を有する新しいファジィ推論ニューラルネットワーク

• 仁科孝敏

  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

• Fuzzy Inference Neural Networks which Automatically Partition a Pattern Space and Extract Fuzzy If-Then Rules

抄録

本研究では、数値情報のみを入力とし、自己組織的に入出力空間を分割し、ル-ルの抽出を自動的に行う新しいファジィ推論ニュ-ラル・ネットワ-ク(Fuzzy InferenceNeural Networks:FINNs)を提案する。提案システムは2層から成る。入力部と出力部とで入出力層を形成している。第2層目はル-ル層である。これら2層間では、Kohonenの自己組織化アルゴリズムを効果的に用いることでファジィ推論規則を自動的に表現する。また、入出力層の入力部とル-ル層間はメンバ-シップ関数で結合されている。ル-ル層では、各ノ-ドはそれぞれのル-ルに対応してマッピィングされる。ここで、類似のノ-ド同志を統合していくことによりル-ル最適化し汎化能力を高めていく。多入力の場合においても簡単に入出力空間を最適に分割することが可能となる。さらに学習の最後に、LMSアルゴリズムでメンバ-シップ関数と後件部定数の最適化を行っている。本論文では、提案システムを株価変動の推測と無人自動車の制御問題に応用し、有効性を確認している。

収録刊行物

• 信学技報

  信学技報 93 93-100, 1993

  一般社団法人電子情報通信学会

キーワード

• FINNs
• ファジィ
• ニュ-ラルネットワ-ク
• 自己組織化
• 入出力空間の分割
• 推論規則

詳細情報

• CRID: 1570854177493678464
• NII論文ID: 110003233290
• NII書誌ID: AN10091178
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles