サブクラスや例外を考慮した三次元形状のクラス記述の獲得
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概要
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従来の帰納学習の多くは,記号で表現した属性を対象としており,形状などの記号で表現するのが困難な属性に関する検討例は比較的少ない.そこで筆者らは,三次元形状を対象とした帰納学習の一手法を提案した.本研究における三次元形状の学習とは,複数の同一クラスに属する三次元CADデータを例示し,そのクラスの代表形状と分布を獲得することを指す.本稿では,学習の結果として得られるクラス記述にサブクラスや例外などの概念を導入し,さらに的確なクラス記述を獲得することを目指す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-09-20
著者
-
北橋 忠宏
大阪大学産業科学研究所
-
馬場口 登
大阪大学産業科学研究所
-
北橋 忠弘
大阪大学産業科学研究所
-
安村 禎明
大阪大学産業科学研究所:(現)東京工業大学大学院
-
折本 勝則
大阪大学産業科学研究所
-
折本 勝則
大阪大学産業科学研究所:(現)富士通株式会社
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