Fuzzy Oriented Classifier Evolutionによるパターン分類のためのファジールールの自動構築(情報・システム基礎)
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概要
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本論文では条件の有向グラフの進化によるパターン分類のためのファジールールの構築手法である,Fuzzy ORiented Classifier Evolution(FORCE)を提案する.FORCEはルールの一つの条件をノードとして表し,ノードの直列な結合を条件のAND結合,ノードの並列な結合を条件のOR結合と定義することで,IF-THEN形式のファジールールを条件の有向グラフで表現する.グラフ構造の構築は,一次元の整数列で表される遺伝子型を遺伝的アルゴリズムで最適化することで行う.FORCEは簡潔に多様なルール構造を表現することができると考えられる.本研究では提案手法をパターン分類のベンチマークデータ23種類に適用し,分類ルール構築の既存手法との比較と性能の評価を行う.またノンパラメトリック検定法を用いて,提案手法と比較手法で構築されたルールの分類精度,条件数に関して統計的に有意な差があるか検定する.
- 2013-01-01
著者
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