野草検索エキスパートシステムへのニューラルネットワークを用いたファジィ推論の適用

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1994-11-15
• タイトル: 野草検索エキスパートシステムへのニューラルネットワークを用いたファジィ推論の適用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Fuzzy Reasoning by Neural Network applied to Wild Plants Retrieving Expert System
• 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: 山梨大学
• 著者所属: 山梨大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Yamanashi University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Yamanashi University
• 著者名: 越石, 英行; 唐澤, 博
• 著者名(英): Hideyuki, Koshiishi; Hiroshi, Karasawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 筆者等の開発した野草検索エキスパートシステムでは，従来Dempster?Shaferの確率理論に基づいた確率計算で推論を行なっていた．しかし，この推論方式では質問の進行にともない推論時間が増えてしまい，一定時間で推論を行なうことができない．また，ユーザの曖昧な入力に対応しきれていないので，ユーザからの誤入力に対して弱い．これらの問題を解決するために，システムにニューラルネットワークを用いたファジィ推論を適用した．この推論方式と従来の推論方式を比較して，本推論方式が先にあげた問題を解決していることを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The authors have developed a wild plants retrieving expert system. The reasoning method of the system is based on Dempster-Shafer's probabilistic theory. The method has following two defects against the system. First, the inference time increases in an expornential order. A user expects that the inference time for each of questions is constant. Second, incorrect input by a user much reduses a ranking of the correct candidate. A novis user often mistakes to observe a sample plant. Those of two defects can be imploved by adopting fuzzy reasoning by neural network is discussed.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11135936
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告知能と複雑系（ICS）; 巻 1994, 号 97(1994-ICS-097), p. 1-10, 発行日 1994-11-15
• 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