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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
◎大塚純二・長尾智晴(横浜国立大学)
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.