Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Nghiên cứu về mạng nơron mờ Wilcoxon bán tham số
Tóm tắt
Mạng nơron mờ (FNN) từ lâu đã được công nhận là một cỗ máy học hiệu quả và mạnh mẽ cho các vấn đề học máy chung. Gần đây, mạng nơron mờ Wilcoxon (WFNN), mở rộng phương pháp Wilcoxon dựa trên thứ bậc cho các vấn đề hồi quy tham số tuyến tính sang mạng nơron phi tham số, đã được đề xuất nhằm cải thiện khả năng chống lại các điểm ngoại lệ. FNN và WFNN là các mô hình phi tham số trong nghĩa là chúng không đặt ra bất kỳ hạn chế nào, ngoại trừ có thể là tính mượt mà, đối với hình thức hàm hồi quy. Tuy nhiên, chúng có thể khó diễn giải và, điều tồi tệ hơn, cho kết quả ước lượng kém với chi phí tính toán cao khi số lượng biến dự đoán lớn. Để khắc phục nhược điểm này, các mô hình bán tham số đã được đề xuất trong lý thuyết hồi quy thống kê. Một mô hình bán tham số giữ lại khả năng diễn giải dễ dàng của phần tham số và giữ lại tính linh hoạt của phần phi tham số. Dựa trên điều này, mạng nơron mờ bán tham số FNN và mạng nơron mờ Wilcoxon bán tham số WFNN sẽ được đề xuất trong bài báo này. Các quy tắc học tập dựa trên quy trình backfitting thường được sử dụng trong hồi quy bán tham số. Kết quả mô phỏng cho thấy các mô hình bán tham số hoạt động tốt hơn so với các đối tác phi tham số của chúng.
Từ khóa
#mạng nơron mờ #mạng nơron mờ Wilcoxon #hồi quy bán tham số #mô hình phi tham sốTài liệu tham khảo
Angelov P, Xydeas C (2006) Fuzzy systems design: direct and indirect approaches. Soft Comput 10(9):836–849
Boser BE, Guyon IM, Vapnik VN (1992) A training algorithm for optimal margin classifiers. In: Haussler D (ed) Proceedings of the fifth annual workshop on computational learning theory. ACM Press, New York, pp 144–152
Breiman L, Friedman JH (1985) Estimating optimal transformations for multiple regression and correlations. J Am Stat Assoc 80:580–619
Buja A, Hastie TJ, Tibshirani RJ (1989) Linear smoothers and additive models. Ann Stat 17:453–510
Chuang CC, Su SF, Chen SS (2001) Robust TSK fuzzy modeling for function approximation with outliers. IEEE Trans Fuzzy Syst 9:810–821
Cortes C, Vapnik VN (1995) Support vector networks. Mach Learn 20:273–297
Härdle W, Müller M, Sperlich S, Werwatz A (2004) Nonparametric and Semiparametric Models. Springer, Berlin
Hartman EJ, Keeler JD, Kowalski JM (1990) Layered neural networks with Gaussian hidden units as universal approximations. Neural Comput 2:210–215
Hogg RV, McKean JW, Craig AT (2005) Introduction to mathematical statistics, 6th edn. Prentice-Hall, Englewood Cliffs
Hornik K, Stinchcombe M, White H (1989) Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural Netw 2(5):359–366
Hsieh JG, Lin YL, Jeng JH (2008) Preliminary study on Wilcoxon learning machines. IEEE Trans Neural Netw 19(2):201–211
Hung WL, Yang MS (2006) An omission approach for detecting outliers in fuzzy regression models. Fuzzy Sets Syst 157:3109–3122
Kecman V (2001) Learning and soft computing. MIT Press, Cambridge
Li H, Liu P (2005) Approximation analysis of feedforward regular fuzzy neural network with two hidden layers. Fuzzy Sets Syst 150(2):373–396
Liu P (2000) Analyses of regular fuzzy neural networks for approximation capabilities. Fuzzy Sets Syst 114:329–338
Liu P (2001) Universal approximations of continuous fuzzy-valued functions by multi-layer regular fuzzy neural networks. Fuzzy Sets Syst 119:313–320
Maindonald J, Braun J (2007) Data analysis and graphics using R, 2nd edn. Cambridge University Press, New York
Otadi M, Mosleh M, Abbasbandy S (2011) Numerical solution of fully fuzzy linear systems by fuzzy neural network. Soft Comput (to appear)
Park J, Sandberg IW (1991) Universal approximation using radial basis function networks. Neural Comput 3:246–257
Rumelhart DE, Hinton GE, Williams RJ (1986) Learning internal representations by error propagation. In: Rumelhart DE, McClelland JL (eds) Parallel distributed processing: explorations in the microstructure of cognition, foundations, vol 1. MIT Press, Cambridge, pp 318–362
Ruppert D, Wand MP, Carroll RJ (2003) Semiparametric regression. Cambridge University Press, New York
Tsai HH, Yu PT (2000) On the optimal design of fuzzy neural networks with robust learning for function approximation. IEEE Trans Syst Man Cybern B Cybern 30:217–223
Wang LX (1997) A Course in Fuzzy Systems and Control. Prentice-Hall, Englewood Cliffs
Wang WY, Lee TT, Liu CL, Wang CH (1997) Function approximation using fuzzy neural networks with robust learning algorithm. IEEE Trans Syst Man Cybern B Cybern 27(4):740–747