[論文レビュー] A literature review on current approaches and applications of fuzzy expert systems

Mina Rajabi, Saeed Hossani+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 18, 2019

Fuzzy Logic and Control Systems被引用数 10

ひとこと要約

本レビューでは、2008年から2018年までの間のファジィエキスパートシステム（FES）の進化、応用分野、トレンドを分析しており、学術雑誌および国際会議から抽出された60件の研究を統合している。出版件数の増加傾向が顕著で、医療分野や産業分野での応用が特に顕著である。ハイブリッドFESは、UCIの森林火災データセットを用いた火災規模予測で81.2%の正確性を達成し、衛星データを用いた雲タイプ分類では88.25%の正確性を示している。

ABSTRACT

The main purposes of this study are to distinguish the trends of research in publication exits for the utilisations of the fuzzy expert and knowledge-based systems that is done based on the classification of studies in the last decade. The present investigation covers 60 articles from related scholastic journals, International conference proceedings and some major literature review papers. Our outcomes reveal an upward trend in the up-to-date publications number, that is evidence of growing notoriety on the various applications of fuzzy expert systems. This raise in the reports is mainly in the medical neuro-fuzzy and fuzzy expert systems. Moreover, another most critical observation is that many modern industrial applications are extended, employing knowledge-based systems by extracting the experts' knowledge.

研究の動機と目的

• 過去10年間におけるファジィエキスパートシステム（FES）の主要な研究トレンドを特定・分類すること。
• 医療、産業、環境科学などの重要な分野におけるFESのパフォーマンスと応用分野を評価すること。
• 特にニューラルファジィシステムの減少と産業・医療分野におけるFES応用の増加に伴う出版焦点の変化を分析すること。
• 不確実性下での意思決定を向上させるためにハイブリッドFESモデルが果たす役割を評価すること。
• 最近の文献に基づいて、FESフレームワーク、構成要素、実装ツールの構造的概要を提供すること。

提案手法

• 学術雑誌、国際会議、主要なレビュー論文から抽出した60編の査読済み論文を対象とした体系的文献レビューを実施した。
• Scopusデータベースのデータを用いて、分野（例：医療、工学、農業）別に出版物を分類した。
• 1953年から2018年までの出版トレンドを分析し、特に2008年から2018年の期間に焦点を当てて最近の動向を評価した。
• ファジフィケーション、推論規則、ルールベース、デファジフィケーションの各コンponentに基づいてFESアーキテクチャを評価した。
• ニューラルネットワークなどの他のAI技術と組み合わせたハイブリッドシステムの実世界応用を検討した。
• 出版物の分野別、形式（雑誌／会議）別、応用分野別の分布を提示するために統計的可視化（図表）を用いた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2008年から2018年の間に、ファジィエキスパートシステムの支配的トレンドと応用分野は何か？
• RQ2 特に医療および産業分野において、FESの出版件数と焦点分野は時間経過とともにどのように変化したか？
• RQ3 ハイブリッドファジィエキスパートシステムは、森林火災規模や雲分類といった実世界の予測タスクでどの程度のパフォーマンスを示したか？
• RQ4 初期の期待にかかわらず、ニューラルファジィエキスパートシステムに関する出版物が減少した理由は何か？
• RQ5 FES研究分野で最も影響力の高い雑誌と会議はどれか？

主な発見

• ファジィエキスパートシステムに関する出版件数は、1983年には年間10件未満だったのが2018年には1,000件を超えるまで一貫した上行傾向を示しており、学術的・産業的関心の高まりを示している。
• 出版件数の最多はコンピュータサイエンス分野（29.4%）、工学分野（28.8%）、数学分野（12.4%）であり、雑誌発表が50%、会議発表が43.6%を占めている。
• 医療および産業分野におけるFESの応用が最も顕著に増加しており、特に診断、治療予測、不確実性下でのプロセス最適化分野で顕著である。
• ハイブリッドFESモデルは、UCIの森林火災データセットを用いた火災規模予測で81.2%の正確性を達成し、環境リスク評価分野での優れた性能を示している。
• 衛星データを用いた雲タイプ分類のためのファジィ推論システムは、88.25% ± 0.5の正確性を示しており、FESの気象分野への有効性を裏付けている。
• 初期の期待にかかわらず、ニューラルファジィエキスパートシステムに関する出版物は減少しており、これはより専門的かつ応用志向の強いFES開発へのシフトを示唆している。