Μεθοδολογίες ανάπτυξης ασαφών συστημάτων ταξινόμησης με χρήση εξελικτικών αλγορίθμων: εφαρμογή σε προβλήματα υψηλής διαστατικότητας
Creators: name: Σταυρακούδης, Δημήτρης Γ.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2013
Subjects: Ασαφή συστήματα ταξινόμησης
Εξελικτικοί αλγόριθμοι
Τηλεπισκόπηση
Υπερφασματικές δορυφορικές εικόνες
Fuzzy classification systems
Evolutionary algorithms
Remote sensing
Hyperspectral satellite imagery

description: Η παρούσα διδακτορική διατριβή πραγματεύεται το γενικότερο πρόβλημα της ταξινόμησης, αξιοποιώντας τεχνικές της ασαφούς λογικής και των εξελικτικών αλγορίθμων. Κύριος στόχος της είναι η ανάπτυξη μεθοδολογιών εξαγωγής ερμηνεύσιμων μοντέλων ταξινόμησης για την αντιμετώπιση προβλημάτων που χαρακτηρίζονται από υψηλή διαστατικότητα του χώρου των χαρακτηριστικών, με ταυτόχρονη ελαχιστοποίηση της δομικής πολυπλοκότητας των παραγόμενων ταξινομητών. Για το σκοπό αυτό προτείνονται πέντε νέες μεθοδολογίες ανάπτυξης γενετικών ασαφών ταξινομητών, που αντιμετωπίζουν αποτελεσματικά ένα ευρύ φάσμα προβλημάτων ταξινόμησης του πραγματικού κόσμου. Οι μεθοδολογίες αυτές είναι μεταξύ τους συμπληρωματικές. Καθεμία εμφανίζει συγκριτικά πλεονεκτήματα σε συγκεκριμένες κατηγορίες προβλημάτων, ανάλογα με τη διαστατικότητα του χώρου εισόδου, καθώς και την επιθυμητή ισορροπία μεταξύ ακρίβειας ταξινόμησης και δομικής πολυπλοκότητας. Ιδιαίτερο χαρακτηριστικό των προτεινόμενων συστημάτων είναι η δημιουργία απλών και εύληπτων μοντέλων ταξινόμησης, βασισμένα σε κανόνες που προσιδιάζουν στις απλές συμπερασματικές προτάσεις της ανθρώπινης σκέψης. Η ελαχιστοποίηση της δομικής πολυπλοκότητας των ταξινομητών επιτυγχάνεται μέσω της προοδευτικής αποσύνθεσης συνολικότερων προβλημάτων βελτιστοποίησης σε επιμέρους υποπροβλήματα, η διαδοχική επίλυση των οποίων καταλήγει εντέλει να είναι συνδυαστικά πιο εύκολη από την επίλυση των αρχικών προβλημάτων. Επιπλέον προτείνεται η αξιολόγηση αιτιοκρατικής πληροφορίας ως προς την καταλληλότητα κάθε χαρακτηριστικού καθ' όλη τη διάρκεια εξαγωγής του τελικού μοντέλου ταξινόμησης, επιτρέποντας έτσι την αντιμετώπιση προβλημάτων πολύ υψηλής διαστατικότητας. Οι προτεινόμενοι ταξινομητές εφαρμόζονται κατά κύριο λόγο σε προβλήματα ταξινόμησης κάλυψης γης, με τη χρήση τόσο πολυφασματικών όσο και υπερφασματικών δορυφορικών εικόνων. Στο πλαίσιο αυτό εξετάζεται και η χρήση του μετασχηματισμού κυματίου για την εξαγωγή χαρακτηριστικών ανώτερης τάξης σε προβλήματα ταξινόμησης με τη χρήση υπερφασματικών δεδομένων. Τέλος, αντιμετωπίζονται και σύγχρονα προβλήματα ταξινόμησης της βιοϊατρικής, που περιλαμβάνουν ως και δεκάδες χιλιάδες διαθέσιμα χαρακτηριστικά.
description: This doctoral dissertation deals with the general problem of classification using fuzzy logic techniques and evolutionary algorithms. The main objective is to develop methodologies that efficiently construct interpretable classification models for solving problems characterized by high dimensionality of the feature space, while minimizing the structural complexity of the derived classifiers. To this end, five new methodologies for developing genetic fuzzy rule-based classifiers are proposed, which address effectively a wide range of real-world classification problems. These methodologies are complementary. Each displays comparative advantages in certain classes of problems, depending on the input space's dimensionality and the desired balance between classification accuracy and structural complexity. A particular attribute of the proposed systems is the creation of simple and understandable classification models, which are made up from rules that resemble the simple deductive reasoning of humans. The minimization of the classifiers' structural complexity is accomplished through the progressive decomposition of complex optimization tasks into separate subproblems, the sequential solution of which is ultimately easier than solving the original problems. Furthermore, the training algorithm evaluates deterministic information regarding each feature's suitability throughout the derivation of the final classification model, thus enabling the effective treatment of highly dimensional classification problems. The proposed classifiers are primarily applied to land cover classification tasks, using both multispectral and hyperspectral satellite imagery. Within this framework, higher-order features are extracted through the wavelet transform, which increase the class separability in remote sensing classification tasks using hyperspectral data. Finally, the proposed systems are also applied to modern biomedical classification problems, which comprise up to tens of thousands of available features.