Construction of Fuzzy Classification Systems Using Genetic Algorithms
Hisao Ishibuchi, Tadahiko Murata, Hideo Tanaka · Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics · 1995
本研究では, ファジィ If-Then ルールに基づくファジィ識別システムを, 遺伝的アルゴリズムを用いて構築する方法を示す.まず, 著者らにより提案された遺伝的アルゴリズムによるファジィIf-Thenルールの選択手法を概説する.この手法では, 選択されるファジィ If-Then ルール数の最小化と正しく識別されるパターン数の最大化という二つの目的を持つルール選択問題の解が, 遺伝的アルゴリズムを適用することにより得られる.次に, ファジィIf-Thenルールの条件部として種々の組合せのファジィ集合が選択可能になるように, パターン空間を様々な大きさの長方形型のファジィ部分空間にファジィ分割する方法を導入する.このような長方形型のファジィ分割を用いて従来のルール選択手法を拡張することにより, 我々の直観に一致した少数のファジィIf-Thenルールが選択されるようになることを数値実験により明らかにする.また, 区間を条件部ファジィ集合の一つと考えることにより, いわゆる"don't care attribute"の取り扱いも可能になることも示す.さらに, 言語解釈が可能なファジィIf-Thenルールのみでファジィ識別システムを構築する方法を示す.最後に, ファジィ識別システムの性能を向上させるために, 各ルールの確信度の学習手順を遺伝的アルゴリズムに組み込んだハイブリッド・アルゴリズムを提案する.なお, 本研究では, パターン空間内の広い範囲で有効な高い一般性を持つファジィIf-Thenルールを選び出すために, 遺伝的アルゴリズムに実行において, ルールごとに異なる重み付けを行うことにより定義された適応度関数を用いる方法も示す.