論文の概要: Rule-Based Modeling of Low-Dimensional Data with PCA and Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) in ANFIS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03895v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 09:13:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 15:30:40.689795
• Title: Rule-Based Modeling of Low-Dimensional Data with PCA and Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) in ANFIS
• Title（参考訳）: ANFISにおけるPCAとBPSOを用いた低次元データのルールベースモデリング
• Authors: Afnan Al-Ali, Uvais Qidwai,
• Abstract要約: ファジィルールに基づくシステムは、低次元領域でデータを解釈し、透明性と解釈可能性を提供する。 ディープラーニングは複雑なタスクでは優れているが、スパース、非構造化、低次元のデータでは過度に適合する傾向がある。 この解釈可能性は、医療や金融といった分野において重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29465623430708915
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fuzzy rule-based systems interpret data in low-dimensional domains, providing transparency and interpretability. In contrast, deep learning excels in complex tasks like image and speech recognition but is prone to overfitting in sparse, unstructured, or low-dimensional data. This interpretability is crucial in fields like healthcare and finance. Traditional rule-based systems, especially ANFIS with grid partitioning, suffer from exponential rule growth as dimensionality increases. We propose a strategic rule-reduction model that applies Principal Component Analysis (PCA) on normalized firing strengths to obtain linearly uncorrelated components. Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) selectively refines these components, significantly reducing the number of rules while preserving precision in decision-making. A custom parameter update mechanism fine-tunes specific ANFIS layers by dynamically adjusting BPSO parameters, avoiding local minima. We validated our approach on standard UCI respiratory, keel classification, regression datasets, and a real-world ischemic stroke dataset, demonstrating adaptability and practicality. Results indicate fewer rules, shorter training, and high accuracy, underscoring the methods effectiveness for low-dimensional interpretability and complex data scenarios. This synergy of fuzzy logic and optimization fosters robust solutions. Our method contributes a powerful framework for interpretable AI in multiple domains. It addresses dimensionality, ensuring a rule base.
• Abstract（参考訳）: ファジィルールに基づくシステムは、低次元領域でデータを解釈し、透明性と解釈可能性を提供する。 対照的に、ディープラーニングは画像や音声認識のような複雑なタスクでは優れているが、スパース、非構造化、低次元のデータでは過度に適合する傾向がある。 この解釈可能性は、医療や金融といった分野において重要である。 従来のルールベースのシステム、特にグリッド分割を持つANFISは、次元が増加するにつれて指数関数的なルール成長に悩まされる。 本稿では, 主成分分析(PCA)を正則化火力に応用し, 線形非相関成分を得る戦略的規則推論モデルを提案する。 バイナリ粒子群最適化(BPSO)は、これらのコンポーネントを選択的に洗練し、意思決定の精度を維持しながらルールの数を大幅に削減する。 BPSOパラメータを動的に調整し、ローカルなミニマを避けることで、特定のANFIS層を微調整するカスタムパラメータ更新機構。 我々は,標準UCI呼吸,ケエル分類,回帰データセット,および実世界の虚血性脳卒中データセットに対するアプローチを検証し,適応性と実用性を示した。 その結果、より少ないルール、短いトレーニング、高精度で、低次元の解釈可能性と複雑なデータシナリオに対する手法の有効性が示された。 このファジィ論理と最適化の相乗効果は堅牢な解を促進する。 提案手法は,複数のドメインでAIを解釈するための強力なフレームワークを提供する。 ディメンタリティに対処し、ルールベースを保証する。

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