Pattern Classification by Fuzzy Rules
Hisao Ishibuchi, Ken Nozaki, Hideo Tanaka · Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics · 1993
本研究では, ファジィルールを用いた多群判別手法を提案すると共に, 数値実験により, ファジィルールやファジィ推論における種々の条件設定と識別能力との関係を調べる.本研究で用いるファジィルールは, たとえば, "If x_ is small and x_ is large then x_p belongs to Class 1 with CF=0.8" という形式のものである.ここで, CF はファジィルールの確信度である.まず, 与えられた学習用パターンからファジィルールを自動的に生成する方法を示す.提案手法では, 学習や繰り返し計算を行うことなくファジィルールが生成される.次に, 生成されたファジィルールを用いて未知パターンを識別するファジィ推論の方法を示す.提案手法では, 適合度と確信度の積が最大となるファジィルールの結論部がファジィ推論の結果となる.さらに, 2次元パターン空間内での2群判別問題を用いて, パターン空間の分割数, ファジィ集合の形状, 適合度の演算方法など, ファジィ推論における種々の条件設定と識別能力との関係を調べる.最後に, Fisher によるアヤメ科の植物の判別問題を用いて, 提案手法とニューラルネットを用いた方法との比較を行う.