論文の概要: Time Series Forecasting Using Fuzzy Cognitive Maps: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02297v2
- Date: Mon, 10 Jan 2022 12:36:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-11 12:43:12.488357
- Title: Time Series Forecasting Using Fuzzy Cognitive Maps: A Survey
- Title（参考訳）: ファジィ認知地図を用いた時系列予測:調査
- Authors: Omid Orang, Petr\^onio C\^andido de Lima e Silva, and Frederico
Gadelha Guimar\~aes
- Abstract要約: ファジィ認知マップ(FCM)は、複雑なシステムの力学をモデル化し解析するためのツールとして、顕著な結果を示している。
FCMはファジィ論理、ニューラルネットワーク、エキスパートシステムの各側面の混合であり、複雑なシステムの動的挙動をシミュレーションし研究するための強力なツールとして機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Among various soft computing approaches for time series forecasting, Fuzzy
Cognitive Maps (FCM) have shown remarkable results as a tool to model and
analyze the dynamics of complex systems. FCM have similarities to recurrent
neural networks and can be classified as a neuro-fuzzy method. In other words,
FCMs are a mixture of fuzzy logic, neural network, and expert system aspects,
which act as a powerful tool for simulating and studying the dynamic behavior
of complex systems. The most interesting features are knowledge
interpretability, dynamic characteristics and learning capability. The goal of
this survey paper is mainly to present an overview on the most relevant and
recent FCM-based time series forecasting models proposed in the literature. In
addition, this article considers an introduction on the fundamentals of FCM
model and learning methodologies. Also, this survey provides some ideas for
future research to enhance the capabilities of FCM in order to cover some
challenges in the real-world experiments such as handling non-stationary data
and scalability issues. Moreover, equipping FCMs with fast learning algorithms
is one of the major concerns in this area.
- Abstract（参考訳）: 時系列予測のための様々なソフトコンピューティング手法の中で、ファジィ認知マップ(FCM)は複雑なシステムの力学をモデル化し解析するためのツールとして顕著な結果を示している。
FCMはリカレントニューラルネットワークと類似しており、神経ファジィ法に分類される。
言い換えれば、FCMはファジィ論理、ニューラルネットワーク、エキスパートシステムの側面の混合であり、複雑なシステムの動的挙動をシミュレーションし研究するための強力なツールとして機能する。
最も興味深い特徴は、知識の解釈性、動的特性、学習能力である。
本研究の目的は,本論文で提案されている最も関連性が高く,近年のFCMに基づく時系列予測モデルの概要を概説することである。
さらに,本論文では,FCMモデルの基礎と学習方法論について考察する。
また、本調査は、非定常データ処理やスケーラビリティ問題といった実世界の実験における課題をカバーするために、FCMの能力を高めるための将来の研究のアイデアを提供する。
さらに,FCMに高速学習アルゴリズムを組み込むことが,この分野の主要な関心事の一つである。
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