論文の概要: A Novel Fuzzy Approximate Reasoning Method Based on Extended Distance
Measure in SISO Fuzzy System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13450v1
- Date: Fri, 27 Mar 2020 02:31:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-19 05:03:56.954705
- Title: A Novel Fuzzy Approximate Reasoning Method Based on Extended Distance
Measure in SISO Fuzzy System
- Title（参考訳）: SISOファジィシステムにおける拡張距離測定に基づく新しいファジィ近似推論法
- Authors: I.M. Son, S.I. Kwak, U.J. Han, J.H. Pak, M. Han, J.R. Pyon, U.S. Ryu
- Abstract要約: 本稿ではファジィ近似推論のオリジナル手法を提案する。
人工知能(AI)と計算知能(CI)の不確実性推論の新しい研究方向を開くことができる
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents an original method of fuzzy approximate reasoning that
can open a new direction of research in the uncertainty inference of Artificial
Intelligence(AI) and Computational Intelligence(CI). Fuzzy modus ponens (FMP)
and fuzzy modus tollens(FMT) are two fundamental and basic models of general
fuzzy approximate reasoning in various fuzzy systems. And the reductive
property is one of the essential and important properties in the approximate
reasoning theory and it is a lot of applications. This paper suggests a kind of
extended distance measure (EDM) based approximate reasoning method in the
single input single output(SISO) fuzzy system with discrete fuzzy set vectors
of different dimensions. The EDM based fuzzy approximate reasoning method is
consists of two part, i.e., FMP-EDM and FMT-EDM. The distance measure based
fuzzy reasoning method that the dimension of the antecedent discrete fuzzy set
is equal to one of the consequent discrete fuzzy set has already solved in
other paper. In this paper discrete fuzzy set vectors of different dimensions
mean that the dimension of the antecedent discrete fuzzy set differs from one
of the consequent discrete fuzzy set in the SISO fuzzy system. That is, this
paper is based on EDM. The experimental results highlight that the proposed
approximate reasoning method is comparatively clear and effective with respect
to the reductive property, and in accordance with human thinking than existing
fuzzy reasoning methods.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,人工知能(AI)とコンピュータ・インテリジェンス(CI)の不確実性推論において,新たな研究方向を開くファジィ近似推論法を提案する。
Fuzzy modus ponens (FMP) と Fuzzy modus tollens (FMT) は、ファジィ系における一般ファジィ近似推論の基本モデルと基礎モデルである。
そして、帰納的性質は近似推論理論における本質的かつ重要な性質の1つであり、多くの応用がある。
本稿では,単入力単一出力(siso)ファジィシステムにおいて,次元の異なる離散ファジィ集合ベクトルを用いた拡張距離測度(edm)を用いた近似推論法を提案する。
EDMに基づくファジィ近似推論法はFMP-EDMとFMT-EDMの2つの部分からなる。
距離測度に基づくファジィ推論法では、先行した離散ファジィ集合の次元が、それに伴う離散ファジィ集合の1つに等しいことが他の論文で既に解決されている。
本稿では、次元の異なる離散ファジィ集合ベクトルは、先行する離散ファジィ集合の次元が、sisoファジィ系における対応する離散ファジィ集合の次元と異なることを意味する。
つまり、この論文はEDMに基づいている。
実験の結果,提案手法は,既存のファジィ推論法に比べて,帰納的性質に関して比較的明確かつ効果的であることがわかった。
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