ニューロおよびファジィ手法応用による推論モデルの構築
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概要
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知識処理手法の一般化応用にプロダクションルールを用いたルールベースシステムがある. また, あいまいな知識を扱うファジィ理論が提案され, 推論等への応用が進められている. これらは主に人間の論理的思考に基づく方法であるが, 実現には明示的かつ妥当な知識構造を必要とするため, いわゆる知識獲得ボトルネックの問題が存在する. 一方, 脳の情報処理をモデルとするニューラルネットワークは, 学習能力や汎用性から広範な分野へ展開され, さらに, 上記手法との相補的な取組みとして, 推論・学習メカニズムや数値演算等の類似性に着目したニューロ・ファジィといった融合化も進展している. 本報では, 知識獲得に対する1アプローチとして, 単純な力学的アナロジーを導入し, その枠組みに基づき各手法を融合した推論モデルの構築方法を提案, 本方法の簡単な応用例について報告する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-03-07
著者
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