知識コンバージョンと完全・不完全知識の洗練化の統合について

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概要

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• 現実世界に関する知識の大部分を占める,常に成り立つとは限らない不完全知識の獲得方法の一つとして,筆者らは知識を質的に変化させる知識コンバージョン(Knowledge Conversion,以後KCと略記する)の検討を進めてきた.本稿ではKCを用いて常に成り立つ完全知識と不完全知識の洗練化を実現することにより, KCと洗練化を統合する.知識の洗練化とは推論効率向上のための知識の再構成をいい,提案手法では,不完全知識の書換えによって不整合事例に関するルールを削減し,推論効率の向上を実現する.

• 一般社団法人情報処理学会の論文
• 1996-09-04

著者

• 馬場口 登

  大阪大学 大学院 工学研究科

• 桂田 浩一

  豊橋技術科学大学:(現)株式会社東芝

• 北橋 忠宏

  大阪大学 産業科学研究所

• 桂田 浩一

  大阪大学 産業科学研究所

• 大原 剛三

  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

• 大原 剛三

  現在 青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科

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• 開講にあたって
• 1.今なぜグランドチャレンジか(パターン認識・メディア理解のグランドチャレンジ)
• I-070 感性語と名詞の併用による画像検索の基礎考察(I分野:グラフィクス・画像,一般論文)
• プリファレンスを用いた信用交渉における公開クレデンシャルの低減化(一般:情報通信基礎サブソサイエティ合同研究会)
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• グランドチャレンジ
• 疎分散カメラ間の人物グループの対応付けによる人流解析 (パターン認識・メディア理解)
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• 不完全情報を含むフレームの階層化の一手法
• 知識利用型画像検索システムのための画像記述作成支援
• A-17-20 情報提示メディアを統合したナビゲーションインタフェースの検討
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