獲得した情報を用いる遺伝的ネットワークプログラミングによるデータマイニング(知識処理)
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概要
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遺伝的ネットワークプログラミング(Genetic Network Programming, GNP)を用いた興味深い相関ルールの抽出法を提案する.統計学で用いられるX^2値を指標の一部とした興味深い相関ルールを進化論的計算手法によって抽出する.相関ルールの指標はGNPの構造的な特徴を利用して算出される.ルール抽出は世代継続的に行われるため抽出された相関ルールはライブラリに蓄積される.抽出された相関ルールに関する情報は, 抽出を継続中のGNPの個体評価および進化操作時に用いられる.したがって, 本手法は通常の進化論的計算手法とは進化の方法が異なる.シミュレーション結果から, 本手法が興味深い相関ルールの抽出を効率的に行うことが示された.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-10-15
著者
-
嶋田 香
早稲田大学情報生産システム研究センター
-
平澤 宏太郎
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
古月 敬之
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
Hirasawa Kotaro
Graduate School Of Information Science And Electrical Engineering Kyushu University
-
Hirasawa Kotaro
Department Of Electrical Engineering Faculty Of Engineering Kyushu University
-
平澤 宏太郎
早稲田大学
-
胡敬 炉
九州大学
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