典型的ファジィ知識と例外的ファジィ知識を抽出可能な知識獲得システムの作成

创建可提取典型模糊知识和异常模糊知识的知识获取系统

基本信息

批准号：
10680390
负责人：
佐藤浩
金额：
$ 1.6万
依托单位：
Osaka Prefecture University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
1998
资助国家：
日本
起止时间：
1998 至 2000
项目状态：
已结题

项目摘要

データに雑音や誤差や矛盾などが含まれる場合に、典型的ファジィ知識と例外的ファジィ知識の抽出が可能な知識獲得システムを作成することを目的としている。今年度は、次のことを行なった。●典型的ファジィ知識の抽出方法の定式化:抽出されたファジィ知識に対する各データの正確度により、そのデータを取り除く方法について考察した。しきい値を利用する方法や度合い付きで取り除く方法などが考えられる。また、このような典型的知識と例外的知識を用いてどのように推論するかについても議論した結果、データの個数による重み付けと、結果の分散による方法が有効であることが分かった。●適用する学習方式の決定:知識抽出法としては、ファジィ・ニューラルネットワークによるファジィルールの抽出方法を用いた。また、典型的なデータからの知識抽出と例外的なデータからの知識抽出には同じ方法を用いた。●シュミレーション・プログラムの作成:項目(1)と(2)の手法をシュミレーションするプログラムを作成した。そして、いくつかのデータについて、典型的ファジィ知識と例外的なファジィ知識の抽出を試みた。本手法を用いない方法よりも、少ないルールで、良い正確率を得ることができた。

本研究的目的是创建一个知识获取系统，当数据包含噪声、错误、矛盾等时，能够提取典型模糊知识和异常模糊知识。今年，我们做了以下几件事： ●典型的模糊知识提取方法的制定：我们考虑了一种根据每个数据相对于提取的模糊知识的准确性来删除数据的方法。可能的方法包括使用阈值的方法和以一定程度去除的方法。我们还讨论了如何利用这些典型知识和异常知识进行推理，发现基于数据项数量的加权和基于结果离散度的方法是有效的。 ●确定要应用的学习方法：作为知识提取方法，使用利用模糊神经网络的模糊规则提取方法。此外，还使用相同的方法从典型数据和异常数据中提取知识。 ● 创建模拟程序：创建一个程序来模拟第（1）和（2）项的方法。然后，我们尝试从一些数据中提取典型模糊知识和异常模糊知识。与不使用此方法的方法相比，我们能够使用更少的规则获得更好的准确率。