Abstract
This paper concerns with automatic generation of fuzzy rules which can be used for pattern classification.
Feature space is recursively subdivided into hyperspheres, and each hypersphere is represented by
its centroid and bounding distance. Fuzzy rules are then generated based on the constructed hyperspheres.
The resulting fuzzy rules have very simple premise parts, and they can be organized into a hierarchical
structure so that classification process can be implemented very rapidly. The experimented results show
that the suggested method works very well compared to other methods.
본 논문에서는 패턴분류기를 위해 효과적인 퍼지규칙을 자동으로 생성하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 퍼지 규칙은 특징공간에 대해 가상구체를 재귀적으로 정의함으로써 추출되고, 가상구체는 패턴 클래스의 중심벡터와 클래스에 속하는 모든 패턴을 충분히 포함할 수 있는 경계거리로 정의된다. 특히 공간을 분할하기 위해 가상구체를 이용하는 방법은 기존에 많이 사용되고 있는 가상사각형 형태의 분할 방법에 비해 클래스의 형태를 효과적으로 표현할 수 있으므로 패턴 분류기의 정화성을 향상시킬 수 있고, 퍼지규칙의 전제부를 매우 간단하게 표현할 수 있을 뿐만 아니라 제귀적 가상구체의 정의를 통해 추출되는 퍼지규칙들이 계층적인 구조를 갖을 수 있게 함으로써 입력되는 패턴의 신속한 분류를 가능하게 한다. 본 논문에서는 제안된 방법을 기존의 가상사각형을 이용한 퍼지규칙 추출 방법과 비교한다.
