| 講演名 | 1998/7/18 記憶に基づく推論法における表現特徴の自動生成メカニズム : 表現特徴間の相関性に関する定量的考察 松居 辰則, 岡本 敏雄, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 記憶に基づく推論法(Memory-Based Reasoning:MBR)はルールを用いず, 事例をそのままの形式で保持することで知識ベースを構築する.そのため知識獲得のボトルネック解消の一手法として注目されている.MBRでは, 事例間の類似度の定義, 具体的には特徴重み付け手法が大きな意味をもつため, 扱う対象領域に依存してさまざまな特徴重み付け手法が提案されている.しかしながら, 従来のMBRでは事例獲得や特徴重みの更新は一切行われない.そこで, 本研究では検索結果に対する評価に基づく知識獲得機能を実装したMBRを提案する.MBRにおける知識獲得機能とは, 事例獲得機能, 特徴重みの自己組織的最適化機能および表現特徴の自動生成機能の各機能を統合化した機能を意味する.本稿では, 特徴重みの自己組織的最適化機能と表現特徴の自動生成機能との関連を考察することを目的として, 表現特徴間の相関性の振る舞いの定量的考察に関して述べる. |
| 抄録(英) | Memory-Based Reasoning(MRB) is a reasoning method for classification problem, in MBR knowledge base is constructed without rules for reasoning, only by keeping many cases represented by original vector form of features. In MBR, the weighting methods for features and its metric definition for similarity degree are important to get high accuracy. However in original MBR, as a main feature of MBR, knowledge acquisition and update of feature importance are never launched. In this study, knowledge acquisition method based on evaluation for output results of MBR is proposed. This knowledge acquisition function is constructed from three functions, cases-acquisition function, self-organized optimization function of feature importance and auto-generation function of representative features. In this paper, particularly, a quantified analysis of correlation between representative features, aiming to analysis of relations between above three functions, is described. |
| キーワード(和) | 記憶に基づく推論法 / 知識獲得 / 特徴重み / 自己組織化 / 表現特徴 / 相関性 |
| キーワード(英) | Memory-Based Reasoning / Knowledge-Acquisition / Feature Importance / Self-Organization / Representative Features / Correlation |
| 資料番号 | ET98-52 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ET |
|---|---|
| 開催期間 | 1998/7/18(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Educational Technology (ET) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 記憶に基づく推論法における表現特徴の自動生成メカニズム : 表現特徴間の相関性に関する定量的考察 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Auto-Generation Mechanism of Representative Features in Memory-Based Reasoning : Quantified Analysis of Correlation between Representative Features |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 記憶に基づく推論法 / Memory-Based Reasoning |
| キーワード(2)（和/英） | 知識獲得 / Knowledge-Acquisition |
| キーワード(3)（和/英） | 特徴重み / Feature Importance |
| キーワード(4)（和/英） | 自己組織化 / Self-Organization |
| キーワード(5)（和/英） | 表現特徴 / Representative Features |
| キーワード(6)（和/英） | 相関性 / Correlation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 松居 辰則 / Tatsunori MATSUI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電気通信大学大学院情報システム学研究科 Graduate School of Information Systems, The University of Electro-Communications |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 岡本 敏雄 / Toshio OKAMOTO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 電気通信大学大学院情報システム学研究科 Graduate School of Information Systems, The University of Electro-Communications |
| 発表年月日 | 1998/7/18 |
| 資料番号 | ET98-52 |
| 巻番号（vol） | vol.98 |
| 号番号（no） | 183 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |