人工生命的手法によるニューラルネットワークを用いた知識抽出
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概要
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本論文では, 複数移動ロボット群の自律的な挙動から人工生命的手法により新しい知識を抽出する方法を提案する. 知識はif-then規則で表現され, その知識抽出のためにニューラルネットワークが用いられている. 提案方法の特長としては, 次の3つの点があげられる. 1)ネットワークの重みがそのままif-then規則の前件部および後件部を表しているため, 知識表現の獲得, 修正や変更が容易である. 2)ネットワーク自体が抽出した知識を組み込んだ推論機能を有している. 3)知識抽出ニューラルネットワークの構造および, その学習アルゴリズムが簡易である. 本研究では, 様々な環境で多くの自律移動ロボットを用いた計算機シミュレーションを行った. ロボットは各々の目的地に向かうため障害物を回避しなければならないものと仮定した. それらの局所的な振舞いは, 知識抽出ネットワークによって大局的な知識として抽出および統合される. 計算機シミュレーションによって, 提案手法の有効性が確認された.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-07-15
著者
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- Hisao Ishibuchi, Tomoharu Nakashima, Manabu Nii著, 「classification and Modeling with Linguistic Information Granules: Advanced Approach to Linguistic Data Mining」, 出版社: Springer, 発行日: November 19, 2004, Hardcover 307頁+xi頁 US$129, ISBN 3-540-20767-8, 大きさ24c