Selecting Fuzzy if-then Rules with Forgetting in Fuzzy Classification Systems
Ken Nozaki, Hisao Ishibuchi, Hideo Tanaka · Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics · 1994
ニューラルネットワークの構造を決定する問題に対して, 大きめのネットワーク構造から不必要なユニットやリンクを逐次的に削除し, 適切なネットワーク構造を決定する削除的学習法が提案されている.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ひとつのネットワークと見なし, 適切なネットワーク構造を持つファジィ識別システムを構築するために, 削除的学習法における忘却の概念を用いた手法を提案する.提案手法は, 識別に用いられない不必要なファジィif-thenルールを忘却することにより, 小型で高性能なファジィ識別システムを構築することができる.忘却の概念の説明が簡単な例題により行われ, アヤメの識別問題による数値実験により, 提案手法の適合能力と汎化能力が他のファジィif-thenルールに基づく手法と比較される.さらに, 提案手法のパラメータに関する考察が行われる.