ファジィ識別システム構築のためのミシガンアプローチとピッツバーグアプローチの比較
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概要
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ファジィIf-Thenルールに基づくファジィシステムは, ファジィ制御を中心として種々の問題に応用されている. しかし, 多くの場合, ファジィシステムへの入力変数の数は少数に限定されている. これは, 入力変数の増加と共に, ファジィIf-Thenルールの数が指数関数的に増加するためである. 本研究では, 多数の属性をもつ多次元パターン識別問題に対し, ファジィIf-Thenルールに基づくファジィ識別システムの構築を試みる. このとき, ファジイ識別システムの構築方法として, 遺伝的機械学習の分野における二つの枠組み(ミシガンアプローチとピッツバーグアプローチ)を比較する. 更に, ファジィIf-Thenルールに基づくファジィ識別システムの性能を, 種々のパターン識別手法の性能と比較する.数値実験では, 13個の属性をもつワインの識別問題と9個の属性をもつ癌の診断問題, 14個の属性をもつクレジット認可問題が用いられる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-02-25
著者
-
中島 智晴
大阪府立大学大学院工学研究科
-
石渕 久生
大阪府立大学 大学院工学研究科
-
石渕 久生
大阪府立大学大学院工学研究科
-
村田 忠彦
関西大学総合情報学部
-
村田 忠彦
大阪府立大学 工学部 経営工学科
-
石渕 久生
大阪府立大学 大学院 工学研究科
-
村田 忠彦
大阪府立大学
-
中島 智晴
大阪府立大学
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