A Proposal of Fuzzy Connectives with Learning Function Using Steepest Descent Method
Isao Hayashi, Eiichi Naito, Noboru Wakami · Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics · 1993
従来のファジィ検索法では, 検索質問文のand やorの演算子が数種類に限定されているので, 検索者の個人的な検索要求を反映した結果が得られるとは限らなかった.本論文では, 検索者の検索要求を反映した結果が得られるような検索質問文のand/orを構成できる新たなファジィ結合演算子を提案する.この演算子は, Schweizerが提案したパラメータつきのt-normとt-conormとを重み関数を用いて線形結合して構成され, 検索者によって検索結果の評価値が与えられると, 最急降下法により評価値と演算子の出力値との差の2乗を最小にするようにt-normとt-conormのパラメータを調整する.この演算子を学習型ファジィ結合演算子と呼ぶ.学習型ファジィ結合演算子は激烈積から激烈和までの演算子を表現でき, 線形結合を用いているので, t-normとt-conormに対して線形性を満足した平均演算子を構成できる.ここでは, 学習型ファジィ結合演算子の定式化を行い, 検索質問文による検索実験を行い, その有用性を確認する.