2008 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
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Research Institution | Waseda University |
Principal Investigator |
KARLA Taboada Waseda University, 情報生産システム研究科, 特別研究員(DC1)
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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 |
Research Abstract |
2008年はGNPとファジー集合論の統合による新規アルゴリズムの提案をしました。提案したアルゴリズムは固定結論部の相関ルールを用いての分類問題や可変結論部の相関ルールを用いてのマーケット・バスケット問題に応用できます。提案手法は複数の実際に存在するデータベースで評価し、従来の手法と比較した結果、分類制度が優れていることを明らかにしています。 2008年の研究内容 私は人工知能を用いてファジーデータマイニングシステム、特に進化論的計算手法を用いたファジー相関ルールについて研究しました。その後、私はGNPとファジー集合論を相関ルールの抽出に応用しました。GNP-Fuzzyは本研究室で提案及び開発したものです。現在、私はこの手法を拡張し分類問題への応用について研究を行っています。 1.GNPによるファジー相関ルール抽出フレームワークの開発 ●GNP-Fuzzyモデルの定義、詳細及び実装とそれらのGNPとファジー集合論によるファジー相関ルール抽出への展開 2.ファジーメンバシップ関数の探索及びファジー相関ルールのフレームワークの開発 ●ファジーメンバシップ関数を進化することによりアルゴリズムの拡張や改善を行った。メンバシップ関数の領域でグロバル探索を行うために不平等突然変異を使用しました。提案手法は複数のビジネス関連、科学関連と医学関連のデータベースを用いて評価実験を行いました。 3.ファジー分類ルール抽出のフレームワークの開発 ●未知のデータの分類精度を予測するために分類システム(クラシファイアー)を開発しました。提案手法はGNPを用いてファジー分類ルールを抽出し、データベースのレコードとルールのマッチング度により分類をします。 ●提案手法は従来手法よりも予測に優れています。 4.シミュレーションは実際のデータベースで行いました。 5.モデルは様々たデータベースでテストをしました。
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Research Products
(5 results)