遺伝的アルゴリズムによるファジィ識別ルールの学習
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概要
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ファジィルールを用いた関数近似に対して, 遺伝的アルゴリズムに基づく入力空間のフアジイ分割方法が野村らにより提案されている. 本研究では, 野村らの手法をパターン識別問題に適用する. このとき, 三角型ファジイ集合に限定されていた従来手法のコード化を, 区間や台形型ファジィ集合を条件部ファジイ集合として用いることができるように拡張する. このような拡張により, "don't care attribute" の取扱いが可能になると共に, パターン識別に必要なルール数の削減も可能になる. ルール数の削減を効率的に行うため, 本研究の遺伝的アルゴリズムでは, メンバーシップ関数の数を増加させる突然変異と減少させる突然変異に対して異なる突然変異確率を用いる. また, メンバーシップ関数の形状を微調整するための突然変異操作も導入する. 更に本研究では, 条件部ファジイ集合の学習とファジィ識別ルールの確信度の学習を同時に行うハイブリッドアルゴリズムの提案も行う.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-07-25
著者
-
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
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