Coactive neuro-fuzzy modelling for colour recipe prediction - 九大コレクション | 九州大学附属図書館

＜会議発表論文＞
Coactive neuro-fuzzy modelling for colour recipe prediction

作成者	作成者名 Mizutani, Eiji ミズタニ, エイジ所属機関所属機関名 Informations Systems Dept., Kansai Paint Co.,Ltd. 関西ペイント
	作成者名 Jyh-Shing R. Jang 所属機関所属機関名 Department of Computer Science, National Tsing Hua University
	作成者名 Nishio, Kenichi ニシオ, ケンイチ所属機関所属機関名 Video Technology Center, Sony Corp. ソニー
	著者識別子 0000-0002-1431-9472 K002333 作成者名高木, 英行 Takagi, Hideyuki タカギ, ヒデユキ所属機関所属機関名 Department of Acoustic Design, Kyushu Institute of Design 九州芸術工科大学
	作成者名 David M. Auslander 所属機関所属機関名 Department of Mechanical Engineering, University of California at Berkeley カリフォルニア大学
本文言語	英語
出版者	IEEE
発行日	1995-11-27
収録物名	Proceedings of 1995 IEEE International Conference on Evolutionary Computation
巻	5
開始ページ	2252
終了ページ	2257
会議情報	会議名 International Conference on Neural Networks (ICNN) 回次 95 主催機関 IEEE 開催期間 27 Nov.-1 Dec. 1995 開催地 Perth パース開催国オーストラリア
出版タイプ	Accepted Manuscript
アクセス権	open access
関連DOI	以下の異版 https://doi.org/10.1109/ICNN.1995.487712
概要	Explores neuro-fuzzy approaches to computerized colour recipe prediction which relates surface spectral reflectance of a target colour to several colorant proportions. The approaches are expressed wit...hin the framework of CANFIS (co-active neuro-fuzzy inference system) where both neural networks (NNs) and fuzzy systems (FSs) play active roles together in pursuit of a given task. To find an ideal adaptive model for this problem, the authors have investigated a variety of structures, they feature knowledge-embedded architectures and an adaptive FS, which serves to determine colour selection. They have enormous potential for augmenting prediction capability.続きを見る
目次	1. Introduction 2. CANFIS Concept 3. CANFIS modeling for Color Recipe prediction 4. S imulation 5. Discussion 6. Conclusion

本文ファイル

ファイル	ファイルタイプ	サイズ	閲覧回数	説明
IntConf034	pdf	2.48 MB	499

詳細

NCID	BA27827697
レコードID	4485874
登録日	2021.08.24
更新日	2024.12.03