出版社内容情報
入出力データ・システムに存在するあいまいな現象を具体的にモデル化する手法につき解説。〔内容〕可能性線形モデル／可能性モデルによる回帰分析・判別分析／ニューラルネットによる関数近似・識別／ファジィルールによるパターン識別
【目次】
1. 可能性線形モデル
1.1 ファジィ数とファジィベクトルとによる可能性分布の定義
1.2 可能性計算
1.3 可能性測度と必然性測度
1.4 可能性線形システム
2. 可能性モデルによる回帰分析
2.1 区間回帰分析
2.2 ファジィ回帰分析
2.3 指数型可能性分布による回帰分析
3. 可能性モデルによる判別分析
3.1 判別問題
3.2 可能性判別分析
3.3 可能性・必然性測度による特徴空間の抽出とその可能性判別への応用
4. 階層型ニューラルネットワーク
4.1 ニューラルネットワーク
4.2 ニューロンのモデル
4.3 ニューラルネットワークの学習アルゴリズム
4.4 ニューラルネットワークによる関数近似とパターン識別
4.5 学習型システムの性能評価
5. ニューラルネットワークによる関数近似
5.1 関数近似問題における曖昧さ
5.2 ニューラルネットワークによる区間関数の表現
5.3 区間結合強度ニューラルネットワークによる区間関数の近似
5.4 ファジィ数結合強度ニューラルネットワークによるファジィ関数の近似
5.5 ニューラルネットワークによるファジィルールの近似表現
5.6 主観的品質評価のモデル化への応用
6. ニューラルネットワークによるパターン識別
6.1 パターン識別問題における曖昧さ
6.2 ニューラルネットワークによる近似識別
6.3 ニューラルネットワークによる区間データの識別
6.4 ニューラルネットワークによるファジィデータの識別
6.5 欠落値を含む医療診断への応用
7. ファジィルールによるパターン識別
7.1 パターン識別のためのファジィルール
7.2 ファジィ推論
7.3 ファジィルールの自動生成
7.4 ファジィルールの学習
7.5 遺伝的アルゴリズムによるファジィルールの選択
7.6 言語的ルールの選択による知識獲得
8. 索 引
【編集】
日本ファジィ学会
【著者】
石 渕 久 生， 田 中 英 夫
【編集委員長】
坂 和 正 敏
【編集幹事】
乾 口 雅 弘， 古 橋 武
五百旗頭 正， 西 崎 一 郎
林 勲
【編集委員】
合 原 一 幸， 新 誠 一
石 井 博 昭， 池 田 建 司
大 里 有 生， 坂 口 文 則
酒 井 英 昭， 柴 田 崇 徳
田 中 雅 博， 野 村 淳 二
藤 田 博 之， 福 田 敏 男
馬 野 元 秀， 向 殿 政 男
湯 浅 秀 男
目次
１ 可能性線形モデル
２ 可能性モデルによる回帰分析
３ 可能性モデルによる判別分析
４ 階層型ニューラルネットワーク
５ ニューラルネットワークによる関数近似
６ ニューラルネットワークによるパターン識別
７ ファジィルールによるパターン識別
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