WEKO3
アイテム
ニューロ・ファジィ融合システム
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/24545
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2454575bbad1a-5264-4a7f-9ae3-bb776249d7b1
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 1991 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 1991-05-10 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | ニューロ・ファジィ融合システム | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Neurofuzzy System : An Overview and a Prototype System | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
富士通研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
富士通研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
富士通研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
富士通研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
富士通研究所 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Fujitsu Laboratories | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Fujitsu Laboratories | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
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Fujitsu Laboratories | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Fujitsu Laboratories | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Fujitsu Laboratories | ||||||||
著者名 |
川村, 旭
× 川村, 旭
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著者名(英) |
Akira, Kawamura
× Akira, Kawamura
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | ファジィの解かり易さで、ニューロの精度や学習能力を利用することができる、ニューロファジィ融合システムを提案する。本システムは、ニューローファジィ間の変換の橋渡しのために、ファジィモデルと対応する構造を持っニューラルネットワークを構成要素として持つことを特徴とする。ファジィからニューロへの変換により、専門家から得た知識を導入してニューラルネットワークを構築する。そのニューラルネットワークを実際の対象システムに適用し、さらに動作中に得たデータを学習することによりモデルの精度の向上を図る。また、ニューロからファジィへの変換により、学習後のニューラルネットワークの内部処理の説明機能を実現する。 | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | We are developing a prototype of Neurofuzzy systems that enables us easy understanding by a fuzzy model and convenient improving by neural network learning. By translating from a fuzzy model to a neural network, the neural network is constructed using the knowledge that is obtained from experts of a target system. The neural network is applied to the target system, and learns the data obtained during its operation for improvement of accuracy of the model. Furthermore, by translating from the neural network to a fuzzy model, explanation of inner representation of the neural network is possible after its learning. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10096105 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会研究報告計算機アーキテクチャ(ARC) 巻 1991, 号 36(1991-ARC-066), p. 1-8, 発行日 1991-05-10 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |