グラフ構造によるファジィルールの進化的構築法と画像分類への適用

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-057

グループ名: 【全国大会】平成24年電気学会全国大会論文集

発行日: 2012/03/05

タイトル(英語): Image Classification Using Evolutionary Fuzzy Rule Graph

著者名: 大塚 純二(横浜国立大学),長尾 智晴(横浜国立大学)

著者名(英語): Junji Otsuka(Yokohama National University),Tomoharu Nagao(Yokohama National University)

キーワード: ファジィ推論|進化計算法|パターン認識

要約(日本語): ファジィ推論は，曖昧さを含むIF［前件部］‐THEN［後件部］形式のファジィ推論則（ファジィルール）によって推論を行う手法である．単純な条件の組み合わせでルールが構成されるため，処理の意味づけがしやすいなどの利点があり，データマイニングや分類問題など幅広い分野で利用されている．ファジィ推論ではファジィルールをどのように構築するかが重要な問題の一つであり，これまでにGenetic AlgorithmやGenetic Programmingを用いてファジィルールを構築する研究が盛んにされている．本研究ではこの問題に対してグラフ構造の進化によるファジィルールの構築法を提案し，画像分類問題に適用する．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 845 Kバイト