数値と記号の両方を含むデータから簡潔なルールを獲得するシステムの作成に関する研究

2002 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 12680393
• 研究機関: 大阪府立大学
• 研究代表者: 馬野 元秀 大阪府立大学, 総合科学部, 教授 (10131616)
• 研究分担者: 林 勲 阪南大学, 経営情報学部, 教授 (70258078) ; 岡田 真 大阪府立大学, 総合科学部, 助手 (40336813)
• キーワード: 知識獲得 / ファジィ知識獲得 / 数値属性と記号属性 / ファジィ決定木 / ファジィ理論

研究概要

本研究では、記号属性と数値属性の両方を含むデータから、できるだけ簡潔な説明型のファジィルールを抽出する方法を定式化し、いくつかのデータ集合に対してシミュレーションを行なうことを目的とする。このとき、条件の数や説明できるデータの割合い(proportion)などを考慮する。
今年度は次のことを行なった。
(1)シミュレーション・プログラムの改良:プログラムの改良を行ない、これをFisherのアヤメのデータに適用した。その結果、離散的なクラスを説明するルールとして、例えば、Most data of {Petal Width=Middle}{Petal Length=Middle} are {Class=C2} (Cf.0.961497) (Cov.0.878425) (P.0.822969) のようなルールを得ることができる。これによりPetal Width (花びらの幅)、Petal Length (花びらの長さ)とClass (花の名前)の関係を知ることができる。また、一般的なクラス同士の関係としては、Most data of {Petal Width=Middle} are {Sepal Length=Middle} (Cf.0.822972) (Cov.0.574019) (P.0.763433) のようなルールを得ることができる。
(2)より大規模データ集合への適用方法の調査・検討:本手法を大規模データ集合に適用する場合の手法を検討した。データをデータベースに格納し、各属性の値をデータベース言語を用いて検索し、その結果を用いて新たなデータベースを作成しながらルールを抽出していく必要がある。現在のところ、この手法を用いたプログラムは完成していない。

研究成果

• [文献書誌] M.Umano, Y.Matsumoto, et al.: "Learning by Switching Generation and Reasoning Methods in Several Knowledge Representations"Eleventh IEEE International Conference on Fuzzy Systems. 809-814 (2002)
• [文献書誌] 馬野, 藤丸, 瀬田, 岡田: "ルールの生成法と推論法を変化させる学習の拡張-ファジィ決定木の導入-"日本ファジイ学会第18回ファジィシステムシンポジウム. 69-72 (2002)
• [文献書誌] 堀, 馬野, 瀬田, 宇野, 岡田: "ファジィ決定木生成法ファジィC4.5とその改良(その3)-修正利得のパラメータを接点の深さとデータ数に応じて変化させる方法-"日本ファジィ学会第18回ファジィシステムシンポジウム. 237-240 (2002)
• [文献書誌] I.Hayashi, J.R.Williamson: "Knowledge Restructuring in Fuzzy TAM Network"9th International Conference on Neural Information Processing. 18-22 (2002)
• [文献書誌] 林, 前田: "TAM Networkによるファジィルール獲得"阪南大学情報科学研究. Vol.15. 22-33 (2002)
• [文献書誌] T.Maeda, I.Hayashi, M.Umano, et al.: "An Integration of Fuzzy and Two-Valued Logics on Spatial Depiction"Sixth International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems. 16-18 (2002)