メタヒューリスティクスを用いたSNIRMsファジィ推論法の学習に関する考察

抄録

ファジィ推論システムの自動構築に関する研究が多く行われている。その中でも大域探索を用いたシステムの自動構築手法は高い精度のシステムを得るうえで有効であるが、入力次元の増加に伴う学習の困難さがある。この問題を解決する手法として少数入力型ファジィ推論システムが提案されているが、必ずしも満足できるモデルとはなっていない。本稿では、入力変数の変形変換を行った後に少数入力型ファジィ推論法の一つであるSIRMs(Single-Input Rule Modules)を組み合わせた、線形入力型SIRMsファジィ推論法について述べ、数値実験によりその有効性を示す。