| 講演名 | 1999/10/21 自己組織化ニューラルネットによるメンバシップ関数の推測 青木 宏樹, 斉藤 利通, |
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| 抄録(和) | 自己組織化マップのクラスタリング機能を強化するための新しいアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは勝者ニューロンに対してその隣接ニューロンとの結合強度を調節することによって、より柔軟なクラスタリングを実現できる。次に同アルゴリズムを実験データからのメンバシップ関数の自動設計へ応用する問題を提起し、基本的考察を行う。 |
| 抄録(英) | This paper proposes a novel algorithm for strengthen clustering functions in self-organizing maps. This algorithm can realize flexible clustering functions by adjusting connection strength between the winner neuron and the neighbor neuron. We then bring the problem to apply an automatic design of the membership function from experimental data. |
| キーワード(和) | 自己組織化特徴マップ / クラスタリング / ファジィ制御 / メンバシップ関数 |
| キーワード(英) | Self-organizing feature map / Clustering / Fuzzy control / Membership function |
| 資料番号 | NC99-39 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1999/10/21(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 自己組織化ニューラルネットによるメンバシップ関数の推測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimation of a membership function using self-organizing neural network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自己組織化特徴マップ / Self-organizing feature map |
| キーワード(2)（和/英） | クラスタリング / Clustering |
| キーワード(3)（和/英） | ファジィ制御 / Fuzzy control |
| キーワード(4)（和/英） | メンバシップ関数 / Membership function |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 青木 宏樹 / Hiroki Aoki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 法政大学工学部電気電子工学科 Department of Electronics and Electrical Engineering, HOSEI University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 斉藤 利通 / Toshimichi Saito |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 法政大学工学部電気電子工学科 Department of Electronics and Electrical Engineering, HOSEI University |
| 発表年月日 | 1999/10/21 |
| 資料番号 | NC99-39 |
| 巻番号（vol） | vol.99 |
| 号番号（no） | 382 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |