論文の概要: Enhancing Interval Type-2 Fuzzy Logic Systems: Learning for Precision and Prediction Intervals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12802v1
- Date: Fri, 19 Apr 2024 11:37:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-22 15:16:46.776294
- Title: Enhancing Interval Type-2 Fuzzy Logic Systems: Learning for Precision and Prediction Intervals
- Title(参考訳): インターバル型2ファジィ論理系の拡張:精度と予測間隔の学習
- Authors: Ata Koklu, Yusuf Guven, Tufan Kumbasar,
- Abstract要約: 高リスクシナリオにおける予測区間(PI)生成の課題に,インターバルタイプ2(IT2)ファジィ論理系(FLS)の学習のための拡張を提案する。
まず,KM(Karnik Takagi-Mendel)とNT(Nie-Tan)に設計の柔軟性を付加し,PI生成の柔軟性を向上させる。
大規模学習課題に対処するため,IT2-FLSの制約をパラメータ化トリックによって非制約形式に変換する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.526146573337397
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In this paper, we tackle the task of generating Prediction Intervals (PIs) in high-risk scenarios by proposing enhancements for learning Interval Type-2 (IT2) Fuzzy Logic Systems (FLSs) to address their learning challenges. In this context, we first provide extra design flexibility to the Karnik-Mendel (KM) and Nie-Tan (NT) center of sets calculation methods to increase their flexibility for generating PIs. These enhancements increase the flexibility of KM in the defuzzification stage while the NT in the fuzzification stage. To address the large-scale learning challenge, we transform the IT2-FLS's constraint learning problem into an unconstrained form via parameterization tricks, enabling the direct application of deep learning optimizers. To address the curse of dimensionality issue, we expand the High-Dimensional Takagi-Sugeno-Kang (HTSK) method proposed for type-1 FLS to IT2-FLSs, resulting in the HTSK2 approach. Additionally, we introduce a framework to learn the enhanced IT2-FLS with a dual focus, aiming for high precision and PI generation. Through exhaustive statistical results, we reveal that HTSK2 effectively addresses the dimensionality challenge, while the enhanced KM and NT methods improved learning and enhanced uncertainty quantification performances of IT2-FLSs.
- Abstract(参考訳): 本稿では,高リスクシナリオにおける予測区間(PI)の生成に取り組み,その学習課題に対処するためにインターバルタイプ2(IT2)ファジィ論理系(FLS)の学習強化を提案する。
この文脈では、まずKarnik-Mendel (KM) と Nie-Tan (NT) の中心に余分な設計の柔軟性を提供し、PI生成の柔軟性を高める。
これらの改良により, 溶解段階におけるKMの柔軟性が向上し, 溶融段階におけるNTの柔軟性が向上した。
大規模学習課題に対処するため,IT2-FLSの制約学習問題をパラメータ化トリックによって制約のない形式に変換し,ディープラーニングオプティマイザの直接適用を可能にする。
次元問題の呪いに対処するため,タイプ1 FLSをIT2-FLSに拡張する高次元高木スゲノカン(HTSK)法を提案し,その結果,HTSK2法が提案される。
さらに,IT2-FLSの高度化とPI生成を目的としたフレームワークも導入した。
総合的な統計的結果から,HTSK2は次元問題に効果的に対応し,KM法とNT法はIT2-FLSの学習と不確実性定量化性能を改善した。
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