Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fuzzy Granular-Ball Computing Framework and Its Implementation in SVM

論文の概要: Fuzzy Granular-Ball Computing Framework and Its Implementation in SVM

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11675v1
Date: Fri, 21 Oct 2022 02:03:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-24 13:51:47.253182
Title: Fuzzy Granular-Ball Computing Framework and Its Implementation in SVM
Title（参考訳）: ファジィ粒界計算フレームワークとそのSVMにおける実装
Authors: Shuyin Xia, Xiaoyu Lian, Yabin Shao
Abstract要約: 本稿ではファジィ集合に粒度計算を導入することによりファジィ粒度計算分類器の枠組みを提案する。計算フレームワークは、ポイントではなくグラニュラーボール入力に基づいている。フレームワークはファジィサポートベクトルマシン(FSVM)に拡張され、グラニュラーボールファジィSVM(GBFSVM)が導出される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8916420423563476
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Most existing fuzzy computing methods use points as input, which is the finest granularity from the perspective of granular computing. Consequently, these classifiers are neither efficient nor robust to label noise. Therefore, we propose a framework for a fuzzy granular-ball computational classifier by introducing granular-ball computing into fuzzy set. The computational framework is based on the granular-balls input rather than points; therefore, it is more efficient and robust than traditional fuzzy methods. Furthermore, the framework is extended to the fuzzy support vector machine (FSVM), and granular ball fuzzy SVM (GBFSVM) is derived. The experimental results demonstrate the effectiveness and efficiency of GBFSVM.
Abstract（参考訳）: 既存のファジィ計算法の多くは点を入力として使用しており、これは粒度計算の観点から最も細かい粒度である。したがって、これらの分類器はノイズのラベル付けに効率的でもロバストでもない。そこで我々はファジィ集合に粒度計算を導入することによりファジィ粒度計算分類器の枠組みを提案する。計算フレームワークは点ではなく粒状球の入力に基づいているため、従来のファジィ法よりも効率的で堅牢である。さらに、このフレームワークをファジィサポートベクトルマシン(FSVM)に拡張し、粒状ファジィSVM(GBFSVM)を導出する。実験の結果,GBFSVMの有効性と有効性を示した。

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