ニューロ・AI統合型エキスパートシステム : システム構成
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概要
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記号処理は、規則や事実の形で書かれた知識を厳密に扱うことが可能であるが、探索空間の爆発や知識獲得ボトルネックなど新たな問題点を生じている。一方ニューラルネットワーク(以下NNと略す)は最適化問題への応用、バックプロバゲーション(BP法)などの学習アルゴリズムの開発により記号処理の限界を打ち破る可能性を示すものの、パターン処理のみに基づくため問題領域が限定されてきた。しかしこれらは相補的なものであると考えるのが自然である。本研究ではそのような観点に立って、両者を融合して用いることによってエキスパートシステムにおける知識獲得ボトルネックの緩和を試みている。
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1991-02-25
著者
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瀬尾 和男
三菱電機株
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瀬尾 和男
三菱電機株式会社先端技術総合研究所
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瀬尾 和男
三菱電機株式会社中央研究所
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小中 裕富
三菱電機株式会社中央研究所
-
阿部 -裕
三菱電機株式会社中央研究所
-
阿部 -裕
三菱電機
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