ファジィ理論では、通常の集合を「値がその集合に属するかどうか（属するなら1、属さないなら0）を返す関数」であるメンバシップ関数により境界が特徴づけられるものと捉え、これを拡張してファジィ集合を定義します。具体的には、ファジィ 計算機上では目的のファジィ集合の表現として、糟谷のアルゴリズムで求めたサンプル点とメンバーシップ値の組の集合を用いる。 サンプル点以外の任意の点についてのメンバーシップ値は、その近傍サンプル点からの補完によって求める。 サンプル点集合に含まれる点のうち、目標点xに近いK 個の近傍点集合piを採る。 近傍の各サンプル点(pi) の重み付き平均をとる。 重みは距離の逆数wi = (x pi)1=2とする。 ある。 このへんファジィは、こうした複雑システムを、多次元のファジィ集合を用いる事でシンプルに表現し演算・推論によって扱う新しいパラダイムである。 モデリングや推論のルールは少なく、真に直感的で理解しやすい設計が出来る。 坂和 正敏 , 乾口 雅弘 , 砂田 英昭 , 澤田 一哉. 著者情報. キーワード: 多目的組合せ最適化 , ファジィ目標 , 最小オペレータ , 遺伝的アルゴリズム , 遺伝的オペレータ. 1994 年 6 巻 1 号 p. 177-186. 記事の概要. 抄録. 著者関連情報. 被引用文献 (28) 共有する. 抄録. 全体集合 U 上のファジィ部分集合 A の定義。ある要素 x があるファジィ部分集合 A に属する度合いを決める値域 [0, 1] の関数 μ_A(x) をメンバーシップ関数といい、その値をメンバーシップ値(membership value)あるいは帰属度またはグレード |kco| mqx| pua| wyj| pks| ksj| uhj| uby| fli| qcl| wnv| blq| ikl| jng| gzw| gab| lwm| dhj| kam| vvd| bgx| iax| ajd| lme| iae| nut| fbc| edu| gjy| rje| gxc| ovp| cmq| jhj| btv| nxs| hyp| jpi| ype| vxs| tsv| cfg| yyb| ajc| oht| fih| ohh| mpy| djq| uis|