A genetic algorithm for generating optimal fuzzy rules

퍼지 규칙 최적화를 위한 유전자 알고리즘

  • 임창균 (여수대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 정영민 (여수대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김응곤 (순천대학교 컴퓨터과학과)
  • Published : 2003.08.01

Abstract

This paper presents a method for generating optimal fuzzy rules using a genetic algorithm. Fuzzy rules are generated from the training data in the first stage. In this stage, fuzzy c-Means clustering method and cluster validity are used to determine the structure and initial parameters of the fuzzy inference system. A cluster validity is used to determine the number of clusters, which can be the number of fuzzy rules. Once the structure is figured out in the first stage, parameters relating the fuzzy rules are optimized in the second stage. Weights and variance parameters are tuned using genetic algorithms. Variance parameters are also managed with left and right for asymmetrical Gaussian membership function. The method ensures convergence toward a global minimum by using genetic algorithms in weight and variance spaces.

이 논문은 유전자 알고리즘을 이용한 최적의 퍼지 규칙을 만드는 방법을 제시한다. 퍼지 규칙은 첫 번째 단계에서 학습 데이터를 이용해 생성된다. 이 단계에서 퍼지 c-Means 군집화 알고리즘과 군집 유효성을 사용해 구조를 결정하고 퍼지 규칙 수가 되는 군집 수를 결정한다. 첫 번째 단계에서 구조가 결정되면 퍼지규칙의 매개변수들은 유전자 알고리즘을 이용해서 조율된다. 또한, 비대칭 가우시안 소속 함수를 위해 분산 매개변수는 좌ㆍ우값을 따로 관리하여 조율한다. 이 방법은 가중치와 분산 공간에서 유전자 알고리즘을 사용함으로서 전역 최소 쪽으로 수렴하도록 한다.

Keywords

References

  1. J.C. Dunu, 'Well-separarted Cluster and Optimal Fuzzy Partition." J. Cybern., Vol. 4, pp. 95-104, 1974 https://doi.org/10.1080/01969727408546059
  2. I. Hayashi, H. Nomura and N. Wakami, 'Artificial Neural Network Driven Fuzzy Control and Its Application to the Learning of Inverted Pendulum System.', Proc. of 3rd IFSA Congress, pp.610-613, 1989
  3. Rui-Ping LI and Masao Mukaidono, 'A New Approach to Rule Learning Based on Fusion of Fuzzy Logic and Neural Networks.', IEICE TRANS. INF. & SYST., VOL. E78-D, NO. 11 NOVEMBER 1995
  4. S. Horikawa, T.Furahashi, S. Okuma, and Y. Uchikawa, 'Comositiion Methods of Fuzzy Neural Networks and their Performance Evaluation', in Proc IIZUKA '88, pp.183-184, 1998
  5. J.C. Bezdk, 'Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms.', New York, Plenum, 1981
  6. Y. Fukuyama and M. Sugeno, 'A New Method of Choosing the Number of Ousters for Fuzzy c-Means Method.', in Proc. 5th Fuzzy Syrnp., pp. 247-250, 1989
  7. Anderson E., 'The Iris of the Gaspe penisula.', Bulletin American Iris Sosiety, Vol. 59, pp. 2-5, 1935