センサー系データの帰納的一般化システムILQMの作成
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概要
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本研究では,物理的挙動などの外部情報をセンサー系より獲得し,それから得られたデータを用いて定性モデルを一般化学習するためのシステムILQM(Inductive Learning Qualitative Models)を作成する.実世界に存在するオブジェクトの物理的挙動やその空間的関係を理解するための定性的な手法においては,代入,手続き,制御構造等の概念よりもむしろパラメータ間に成り立つ制約を用いて状態を表現する.本システムにおいて,最終的に得られる定性モデルはパラメーター間の制約によって構成され,さらには増加減少といった量的な変化をも表現可能である.BratkoらはMuggletonの帰納的論理プログラミングを応用することで定性モデルの学習をおこなっているが,本システムは,さらに定量値である外部情報から学習を行なえるようにしたものであり,これは対象世界の理解のための1つの手法の提案である.その特徴はつぎの点にある.・定性的な過程と定量的な過程との融合・時間のパラーメータを含む定量値からの一般化学習ここでは,まずシステムの構成について説明し,つぎに定性モデルとその表記について説明する.その後に実行例を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1993-09-27
著者
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