2009 Fiscal Year Annual Research Report
遺伝的ネットワークプログラミングによるデータマイニングに関する研究
Project/Area Number |
08J03293
|
Research Institution | Waseda University |
Principal Investigator |
TABOADA Karla Waseda University, 情報生産システム研究科, 特別研究員(DC1)
|
Keywords | 相関ルール抽出 / ファジー相関ルール / 進化論的計算 / 遺伝的ネットワークプログラム / 分類システム / 複数目的最適化問題 |
Research Abstract |
2009年には遺伝的ネットワークプログラミングに基づいたロバストファジー相関分類システム(クラシファイア)を提案した。提案方式はすでに提案されている10個の方式と比較を行った結果、従来方式よりもよい正確率を得ることができた。より良いコンパクト、正確性と理解し易い分類モデルを構築するために、現在、私は複数目的相関ルール抽出システムの研究を行っている。 2009年の研究進歩 2009年には主にファジー理論、ファジー抽出の特徴、利点と応用、ファジー相関ルールに基づく分類、ファジールールとファジーパラメタの共進化、及び複数目的最適化問題について研究を行った。したがって、昨年の研究の貢献は下記の通り上げられる、 1.遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)に基づいたファジー相関ルールの抽出と分類問題への応用フレームワークの改善 GNP-ファジー分類モデルの定義、詳細、実装と評価の実現 2.ファジーメンバーシップ関数の探索フレームワークとファジー相関ルールの改善 ファジーメンバーシップ関数を進化するようにアルゴリズムを拡張し改善を行った。固定、一様突然変異、と非一様突然変異を使用して候補メンバーシップ関数の領域を大域探索を行うようにした。GNPでの確率的遷移と比較率的遷移の効率性を評価した。提案方式を多様にテストし、従来のさまざまな方式と比較をした。 3.遺伝的ネットワークプログラミングと遺伝的プログラミングを使用して複数目的データマイニングシステムの開発 コンパクトなルールベース、一般ファジールールと正確な分類モデルを構築のために三つの目的関数(相関ルールの数、ルールにある属性の数、正確に分類したパターンの数)を考慮した。 4.実際のデータベースを使ってシミュレーションを実行。 5.アルゴリズムはJava言語で実装した。 6.提案モデルは様々なデータベースを用いて評価した。
|
Research Products
(7 results)