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

摘要

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 （GA）やGenetic Programming （GP）を用いてファジィルールを構築する手法が盛hに研究されている．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，画像分類問題た適用する．