| Item type |
紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) |
| 公開日 |
2020-11-24 |
| タイトル |
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タイトル |
Fuzzy論理文を用いて近似表現を行うニューラルネットワーク |
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言語 |
ja |
| タイトル |
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タイトル |
A Neural Network to Reaiize an Approximate Representation by Using Fuzzy Logic Sentences |
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言語 |
en |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Approximate representation |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Fuzzy logic sentence |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Kleene fuzzy logic |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Hierarchical neural network |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Error back propergation |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
departmental bulletin paper |
| ID登録 |
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ID登録 |
10.34411/00000882 |
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ID登録タイプ |
JaLC |
| 著者 |
巽, 久行
荒木, 智行
向殿, 政男
徳増, 眞司
Tasumi, Hisayuki
Araki, Tomoyuki
Mukaidono, Masao
Tokumasu, Shinji
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
A problem, which is to approximate fuzzy concepts with words or sentences, has been studied by many researchers. For the problem, we consider simply that fuzzy concepts are representable fuzzy logic sentences each of which is constructed of logic atoms and logic connectives. And, a solution is given in the case of logic system called Kleene fuzzy logic. In this paper, the solution is realized on the neural network model from the point of view of learning. The fundamental logic operations are formed as some hierarchical subnets, and their learnings by error back propagation are performed. Finally, any fuzzy logic sentence can be constructed by using learned subnets, and the approximating problem is reduced as a learning problem of our neural network model. |
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言語 |
en |
| 書誌情報 |
神奈川工科大学研究報告.B,理工学編
巻 24,
p. 121-128,
発行日 2000-03-20
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| 出版者 |
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出版者 |
神奈川工科大学 |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
PISSN |
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収録物識別子 |
09161902 |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10074179 |
| フォーマット |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
application/pdf |
| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
kkb-024-017.pdf (3.3 MB)
