遺伝的アルゴリズムによる汎化能力の最適化：関数近似とパターン認識への応用

摘要

遺伝的アルゴリズム（GA）を用いて基底関数を選択し，その評価に交差検証を導入することにより，汎化能力を考慮した関数近似を行った．また，得られた近似関数をパターン認識器に適用することにより，認識率を改善した．まず，説明変数から目的変数への写像関数を多項式近似するために，多項式の基底関数の種類と数をGAを用いて選択し，重回帰分析により多項式の係数を計算した．また，近似誤差を交差検証を用いて評価することにより，近似誤差と汎化能力のトレードオフを考慮して，基底関数の種類と数を最適化した．この方式を用いて，味覚センサにより測定された味データから官能評価のデータを再現した．また，再現された官能評価のデータを用いて，食品の種類を識別することにより，認識率を改善できた．