時系列データから自動発見されるパターンにもとづく推論のPOSデータ活用への応用
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概要
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学習用の大量データから、そこに存在するパターンを自動的に発見・学習しておき、対象とするデータがどのパターンに近いかを調べることから指示や警告、予測を推論するパターン認識型推論の方式を検討した。そして、実際のスーパーマーケットのPOSデータ(Point of Sales)活用に応用して、「ロス」の傾向を指摘し、発注量の増減を指示するシステムを試作したので報告する。
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1994-03-07
著者
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前田 茂
(株)東芝マルチメディア技術研究所
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阿部 哲也
(株)東芝マルチメディア技術研究所
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永島 繁子
(株)東芝マルチメディア技術研究所
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長野 重美
(株)東芝流通・金融・情報システム事業部
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前田 茂
(株)東芝 デジタルメディアネットワーク社 コアテクノロジーセンター ワイヤレスシステム技術開発部
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