個別化による学習分類子システムの一般化促進 Promoting Generalization in Identification Based Learning Classifier System

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著者

    • 中田 雅也 NAKATA Masaya
    • 電気通信大学大学院情報理工学研究科 Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications
    • 原田 智広 HARADA Tomohiro
    • 電気通信大学大学院情報理工学研究科 Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications
    • 佐藤 圭二 [他] SATO Keiji
    • 電気通信大学大学院情報理工学研究科 Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications
    • 松島 裕康 MATSUSHIMA Hiroyasu
    • 電気通信大学大学院情報理工学研究科 Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications
    • 高玉 圭樹 TAKADAMA Keiki
    • 電気通信大学大学院情報理工学研究科 Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications

抄録

This paper proposes a novel Learning Classifier System (LCS) called Identification-based LCS (IXCS) to promote a generalization of classifiers (i.e., rules) by selecting effective ones and deleting ineffective ones. Through the intensive simulation of the 20-Multiplexer problem, this paper has revealed the following implications which cannot be achieved by the conventional LCS, XCSTS: (1) IXCS can not only generalize the classifiers earlier but also generate the classifiers which are robust to the noisy environment; and (2) IXCS can derive a higher performance with a lower number of micro-classifiers.

収録刊行物

  • 計測自動制御学会論文集 = Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers

    計測自動制御学会論文集 = Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers 47(11), 581-590, 2011-11-30

    公益社団法人 計測自動制御学会

参考文献:  13件中 1-13件 を表示

被引用文献:  1件中 1-1件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10030165620
  • NII書誌ID(NCID)
    AN00072392
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    04534654
  • NDL 記事登録ID
    023446401
  • NDL 請求記号
    Z14-482
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  J-STAGE 
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