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J-GLOBAL ID：201402273577693380   整理番号：14A1379202

特徴重みづけを用いた進化的ファジィシステムのための提案:不均衡データセットにおける重複の取り扱い

A proposal for evolutionary fuzzy systems using feature weighting: Dealing with overlapping in imbalanced datasets

著者 (6件)： ALSHOMRANI Saleh (Fac. of Computing and Information Technol. - North Jeddah, King Abdulaziz Univ. (KAU), Jeddah, Saudi Arabia) ,  BAWAKID Abdullah (Fac. of Computing and Information Technol. - North Jeddah, King Abdulaziz Univ. (KAU), Jeddah, Saudi Arabia) ,  SHIM Seong-o (Fac. of Computing and Information Technol. - North Jeddah, King Abdulaziz Univ. (KAU), Jeddah, Saudi Arabia) ,  FERNANDEZ Alberto (Dep. of Computer Sci., Univ. of Jaen, Jaen, ESP) ,  HERRERA Francisco (Fac. of Computing and Information Technol. - North Jeddah, King Abdulaziz Univ. (KAU), Jeddah, Saudi Arabia) ,  HERRERA Francisco (Dep. of Computer Sci. and Artificial Intelligence, CITIC-UGR (Research Center on Information and Communications ...)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 73  ページ： 1-17  発行年： 2015年01月 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 分類の一般的シナリオにおいて,正確なモデル実現にとっての主な障害の一つは学習対象となる概念間での高い重複率が存在することである。この欠点は不均衡クラス分布を持つ問題を取りあげる場合により深刻になる。そのようなケースにおいては,少数派クラスは通常,その分類の最も重要なターゲットは通常,その分類の最も重要なターゲットを表現している。少数派クラスインスタンスの同定を正しく行えないことは,多数派クラスの例の数がそれよりも大きくなる場合の境界領域に関連していることが多い。最も通常のルール学習方法論の学習段階全体を通して,このプロセスは,この問題の最大領域をカバーするルールの獲得に偏っていることが多い。これらのタイプのアルゴリズムではポジティブおよびネガティブカバー例の比率として計測された確信度を最大化することを目的としていることがこの種の挙動の理由である。少数派クラスの例が十分に表現されておらず少数派クラスの例と重複しているような小さな領域を同定するルールは,その結果が多数派クラスと明らかに関連しているより一般的なルールを優先するため無視されてしまう。すべてのタイプのルールシステムの中で,言語学的ファジィルールベースシステムは,均衡データセットをもちいた分類コンテキストにおいて優れた挙動を示した。従って,ここでは,この推論プロセスの中でのメンバシップ度の重みづけを行うことによりこの問題の変数の重要度の解析を目的とした特徴重みづけアプローチを提案した。このデータセットを表現する変数に対する異なる重要度を適用することによりこれを実施し,この問題境界の平滑化を可能にした。進化的ファジィシステムのフレームワークの中で最適化プロセスを手段としてこれらパラメータの学習を行った。異なる不均衡度および重複度を持つ膨大な数のベンチマーク問題を用いた実験を行い,その結果,提案の優秀性を示した。Copyright 2014 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *自動分類 ,  *ファジィ集合 ,  *進化的計算 ,  重みづけ ,  機械学習 ,  *最大化問題 ,  規則 ,  メンバシップ関数 ,  パラメタリゼーション ,  最適化手法 ,  評価試験 ,  システム
準シソーラス用語： ファジィルール ,  ファジィシステム

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 重みづけ ,  進化 ,  ファジィシステム ,  提案 ,  不均衡データセット ,  取り扱い