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タイトル: ファジィモデル同定のための前件部変数選択を考慮したファジィクラスタリング
著者: 領家, 美奈
飯沼, 剛志
中森, 義輝
田村, 坦之
発行日: 2000-02-15
出版者: 日本知能情報ファジィ学会
誌名: 日本ファジィ学会誌
巻: 12
号: 1
開始ページ: 105
終了ページ: 113
抄録: 本論文では, ファジィモデルにおける前件部変数の選択とファジィルールの個数を考慮したファジィモデル構築法を提案する。本手法は, 多数の変数により構成されている大規模データ集合に対して有効である。またファジィモデリングにおけるデータ分割問題と後件部変数回帰係数同定を, 後件部変数が仮定されたとき, 同時に同定するファジィクラスタリング手法を提案する。ファジィクラスタリングの規範は後件部変数で張られる空間では線形関係を, 一方, 前件部変数で張られる空間ではデータ分布の連続性を重視するものである。 : This paper proposes a fuzzy modeling technique taking into account selection of premise variables and the number of fuzzy rules. This technique is effective for a large-scale data set and of a large number of variables. In fuzzy modeling, a fuzzy clustering method is also proposed in order to determine a data partition and consequence parameters simultaneously under the assumed consequence variables. The proposed criterion of the fuzzy clustering has two purposes to detect the linearity in the space of consequence variables and the continuity in the space of premisse variables.
Rights: Copyright (C) 2000 日本知能情報ファジィ学会. 領家 美奈,飯沼 剛志,中森 義輝, 田村 坦之, 日本ファジィ学会誌, 12(1), 2000, 105-113. 本文データは学協会の許諾に基づきCiNiiから複製したものである.
URI: http://hdl.handle.net/10119/7956
資料タイプ: publisher
出現コレクション:a10-1. 雑誌掲載論文 (Journal Articles)

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