ルールベース分類システムにおける合併集合ルール抽出とルール群の重複化

抄録

ラフ集合に基づく種々のルール抽出法が提案されている。これらの多くは、結論部が１クラスへの帰属を示すルールを用いているが、複数のクラスのいずれかへの帰属（合併クラスへの帰属）を示すルールを用いることも考えられる。本研究では、未知対象を分類する際、合併クラスに関するルールを用いた方が、推定の正答率が良くなるという結果が得られる理由を、ロバストネスの観点から考察する。